Question

我正在使用Google Colab AI平台来训练我在本地计算机上的Jupyter笔记本上测试过的模型。它没有创建任何导入问题。但是在Google Cloud上的jupyterlab中，它无法导入protobuf。

我尝试在Google Cloud的SSH终端中测试导入，但未显示导入错误。

我尝试卸载并安装google和protobuf，但问题仍然存在。

我曾尝试根据[this] [1]问题中的建议创建一个 init .py文件，但无法解决该问题。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
from keras.layers import LSTM
from keras.optimizers import Adam
import numpy as np
import random
import sys
import os
import codecs
import collections
import _pickle as cPickle

使用TensorFlow后端。   -------------------------------------------------- ------------------------- ImportError Traceback（最近的呼叫   最后）   ---->从keras.models导入1         2从keras.layers导入密集，激活         3从keras.layers导入LSTM         4从keras.optimizers导入Adam         5将numpy导入为np

〜/ .local / lib / python3.5 / site-packages / keras / init .py in         1个来自未来进口的absolute_import         2   ---->从3开始。导入工具         来自的4。导入激活         来自的5。导入应用程序

〜/ .local / lib / python3.5 / site-packages / keras / utils / init .py in            来自的4。导入data_utils         来自的5。导入io_utils   ---->从6开始。导入conv_utils         7         8＃可在全球范围内导入的工具。

〜/ .local / lib / python3.5 / site-packages / keras / utils / conv_utils.py在            六进七出。移动范围         8将numpy导入为np   ----> 9 from .. import backend as K        10        11

〜/ .local / lib / python3.5 / site-packages / keras / backend / init .py in           87 elif _BACKEND =='tensorflow'：        88 sys.stderr.write（'使用TensorFlow后端。\ n'）   ---> 89从.tensorflow_backend导入*        其他90个：        91＃尝试加载外部后端。

〜/ .local / lib / python3.5 / site-packages / keras / backend / tensorflow_backend.py   在         3从未来导入print_function         4   ----> 5将tensorflow导入为tf         来自tensorflow.python.framework的6将ops导入为tf_ops         来自tensorflow.python.training的7导入Moving_averages

〜/ .local / lib / python3.5 / site-packages / tensorflow / init .py in           20        21＃pylint：disable = g-bad-import-order   -> 22从tensorflow.python import pywrap_tensorflow＃pylint：disable =未使用的导入        23        24次尝试：

〜/ .local / lib / python3.5 / site-packages / tensorflow / python / init .py in           50        51＃协议缓冲区   ---> 52从tensorflow.core.framework.graph_pb2导入*        从tensorflow.core.framework.node_def_pb2导入53 *        54从tensorflow.core.framework.summary_pb2导入*

〜/ .local / lib / python3.5 / site-packages / tensorflow / core / framework / graph_pb2.py   在         4导入系统         5 _b = sys.version_info [0] <3和（lambda x：x）或（lambda x：x.encode（'latin1'））   ----> 6从google.protobuf导入描述符为_descriptor         7从google.protobuf导入消息为_message         google.protobuf中的8将反射导入为_reflection

ImportError：没有名为“ google.protobuf”的模块

[1]：   No module named google.protobuf

Answer 1

没关系，谷歌导入解决了它。

chmod 777 your_resource_path/

Answer 2

您缺少 python 包 protobuf。安装它：

pip install protobuf

ImportError：Google Cloud AI Platform Jupyter Notebook中没有名为“ google.protobuf”的模块

2 个答案: