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par dans Installation Fidle
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J'ai l'erreur suivante en exécutant la première cellule de WINE1 :

TypeError: Descriptors cannot not be created directly.
If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0.
If you cannot immediately regenerate your protos, some other possible workarounds are:
 1. Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower.
 2. Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and will be much slower).

J'ai essayé avec protobuf==3.20.3 mais [ERROR: tensorboard 2.9.1 has requirement protobuf<3.20,>=3.9.2, but you'll have protobuf 3.20.3 which is incompatible.], puis j'ai essayé avec protobuf==3.19.6 et protobuf==3.19.0 mais j'ai toujours la même TypeError dans le notebook. Quand je fais [fid check], j'ai :

    Python               : Ok         (3.8.10)
    Fidle module         : Ok         (2.0b54)
2022-11-17 16:32:45.862829: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libcudart.so.11.0'; dlerror: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory
2022-11-17 16:32:45.862861: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.
    tensorflow           : Ok         (2.9.0)
    tensorflow.keras     : Ok         (2.9.0)
    numpy                : Ok         (1.23.1)
    sklearn              : Ok         (1.1.3)
    skimage              : Ok         (0.19.3)
    matplotlib           : Ok         (3.6.2)
    plotly               : Ok         (5.11.0)
    pandas               : Ok         (1.5.1)
    jupyterlab           : Ok         (3.5.0)
    torch                : Ok         (1.13.0+cu117)
    torchvision          : Ok         (0.14.0+cu117)

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Il y a effectivement un gros soucis avec protobuf version 3.20 (voir ici : Page de releases TF, release 2.9.1 par exemple).

Si l'installation de votre environnement est ancienne, il est possible que cela vienne de là (ce requirement n'a été mis que récemment pour les paquets tensorflow).
Sinon, je vous conseille de reprocéder à une installation et de laisser l'installation de tensorflow sélectionner la bonne version de protobuf (donc d'installer tensorflow au début).
 

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Merci pour votre conseil, c'est ce que j'avais fait au départ. Maintenant j'ai fait l'installation via Docker et tout fonctionne bien. Merci !
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