出现该问题的原因可能为:
1、tensorboard与tensorflow的版本不合适
2、tensorboard与tensorboardX的版本不合适
3、tensorboardX与Pytorch的版本不合适
4、protobuf的版本不合适
尤其是在你的环境中,同时具有tensorboard和tensorboardX时,更有可能出现上述问题。
我给出了我所使用的各个版本,在该版本下,可以成功解决该问题:
tensorflow:1.13.1
tensorboard: 1.14.0
tensorboardX: 1.8
Pytorch: 1.0.1
protobuf: 3.6.1
后续:以下版本也可以
tensorflow:1.15.0
tensorboard: 1.15.0
tensorboardX: 1.8
Pytorch: 1.8.1
protobuf: 3.17.0
当使用tensorboard时,出现了错误:“couldn’t build proto file into descriptor pool!”出现该问题的原因可能为:1、tensorboard与tensorflow的版本不合适2、tensorboard与tensorboardX的版本不合适3、tensorboardX与Pytorch的版本不合适4、protobuf的版本不合适尤其是在你的环境中,同时具有tensorboard和tensorboardX时,更有可能出现上述问题。我给出
警告:该项目没有得到积极维护
capnp.nim 是 Cap'n
Pro
to 序列化方案和 RPC 协议的 Nim 实现。
序列化层已做好生产准备。 RPC层也经过了充分的测试,足以
使用
,但并未实现整个协议。
这个库的主要用户是 。
使用
,安装capnp.nim :
nimble install capnp
创建到canpnc二进制结果的符号链接(capnp 编译器需要capnpc-nim二进制,但 Nimble 无法生成包含-二进制名称):
ln -s ~/.nimble/bin/capnpc ~/.nimble/bin/capnpc-nim
生成包装代码
capnp.nim 可以从.capnp文件生成 Nim 类型(带有一些元数据)。 结果对象
使用
本机 Nim 数据类型,如 seq 或字符串(这意味着该实
原始文件加载器
在webpack
build
.js上导入.
pro
to文件
由于
pro
tobufjs加载.
pro
to文件时需要通过.load的方式,这样子转移.
pro
to文件完全暴露出来,因此想通过webpack工具将.
pro
to文件转成JS对象在编译的时候直接加载
通过
pro
tobuf-loader以及
pro
to-loader两个现有的插件找到将成为root输出的方式
由于json文件格式编译出来的代码量比较大因此当前只支持了.
pro
to文件的转换后续看情况去
使用
json-module去转换
options设置-encode:true,//对象输出编码方法-decode:true,//对象输出解码方法-beautify:false,//是否美化生成代码-comments:false,// uglify会删除所有注释,所以打包是保留-wrap:“ commonjs”,//默认
使用
了com
您将需要capnp工具将模式编译到Go中。 该软件包已通过Cap'n
Pro
to 0.5.0进行了测试。
$ go get -u -t zombiezen.com/go/capn
pro
to2/...
$ go test -v zombiezen.com/go/capn
pro
to2/...
该库
使用
指示稳定版本。 虽然目标是主服务器应始终通过所有已知的测试,但对带标记的发行版进行了更多的审查。 如果可能,请
使用
。
$ cd $GOPATH/src/zombiezen.com/go/capn
pro
to2
$ git fetch
$ git checkout v2.16.0 # check th
该项目为
使用
Cap'n
Pro
to从Python 3调用Rust函数提供了帮助。它可能会扩展到其他调用方向和语言,但目前仅限于此。
Cap'n
Pro
to是一种快速的数据交换格式和基于功能的RPC系统。
当前,在Rust和Python之间定义一个通用的c样式接口可能非常艰巨,尤其是对于复杂类型。 Cap'n
Pro
to似乎是弥合语言(以及其他语言,javascript,ruby等)之间的鸿沟并在顶部提供隐藏正在发生的序列化/反序列化的接口的完美方法。 虽然我还没有找到
使用
rust进行这种操作的便捷方法(对此表示赞赏),但Python界面还是很干净的。 同样,这甚至没有
使用
capn
pro
to的接口功能,我认为它可能会更加有用。
这已经在Ubuntu上进行了测试,它可以在Python 2.x上运行,但是我还没有测试过。 以下说明将设置目录并运
当
使用
tensorboard
时,
出现
了错误:“
couldn
’t
build
pro
to
file
into
des
criptor
pool
!”
出现
该问题的原因可能为:
1、
tensorboard
与
tensorflow
的版本不合适
2、
tensorboard
与
tensorboard
X的版本不合适
3、
tensorboard
X与
Pytorch
的版本不合适
4、
pro
tobuf的版本不合适
尤其是在你的环境中,同时具有
tensorboard
和
tensorboard
X时,更有可能
出现
上述问题。
我给出了我所
使用
尤其是在你的环境中,同时具有
tensorboard
和
tensorboard
X时,更有可能
出现
上述问题。
我给出了我所
使用
的各个版本,在该版本下,可以成功解决该问题:
tensorflow
:1.13.1
tensorboard
: 1.
解决方案:
https://stackoverflow.com/questions/68952308/
tensorflow
-
couldn
t-
build
-
pro
to-
file
-into-
des
criptor
-
pool
https://blog.csdn.net/bailu1016/article/details/115002705...
[E 210422 14:48:32 flask_server:87] grpc请求执行失败,详细信息:
Couldn
't
build
pro
to
file
into
des
criptor
pool
!
Invalid
pro
to
des
criptor
for
file
"rank.
pro
to":
rank.
pro
to: A
file
with this n
目录1、安装前环境2、准备工作2.1 必要依赖2.2 安装python3-numpy2.3 安装HDF53、安装caffe3.1 下载caffe3.2 编辑Make
file
.config3.2.1 取消下面几行注释3.2.2 修改Python版本3.2.3 CUDA_ARCH修改3.2.4 将以下几行注释去掉,并修改值为13.2.5 opencv4相关的修改3.3 进行编译4、测试5、编译pycaffe
1、安装前环境
cuda10.1
Ubuntu18.04
Python==3.7
opencv4
tensorflow
与
pro
tobuf版本对应问题
文章目录
tensorflow
与
pro
tobuf版本对应问题问题描述尝试解决卸载
pro
tobuf重新安装
pro
tobuf
我在前面的文章编译了
tensorflow
2.4.1版本, 然后随之又根据
pro
tobuf github教程安装了3.15版本的
pro
tobuf
当我在编译代码引入
tensorflow
时 提示如下错误:
当我运行如下命令; 得到
pro
toc的位置,和版本信息
siz@ubuntu:~$ which
pro
toc
这个错误通常是由
TensorFlow
版本不兼容导致的,可能是因为你
使用
的
TensorFlow
版本与你的
TensorBoard
版本不兼容。你可以尝试升级
TensorBoard
或
TensorFlow
,或者降级
TensorBoard
或
TensorFlow
以解决此问题。
另外,还有可能是
TensorBoard
的安装不完整导致的。尝试重新安装
TensorBoard
并确保安装完整。
最后,你可以尝试在代码中添加以下行,这可能会帮助解决问题:
```python
from
tensorflow
.python.util import deprecation
deprecation._PRINT_DEPRECATION_WARNINGS = False
这将禁用
TensorFlow
的警告信息,可能会解决此问题。