Question

我正在Google Collab的MobileNetv2预训练模型上构建迁移学习模型。直到昨天，一切都很好。但是，今天，在执行

#Create the base model(feature_extractor) from the pre-trained model MobileNet V2
_URL = "https://tfhub.dev/google/tf2-preview/mobilenet_v2/feature_vector/2"
feature_extractor = hub.KerasLayer(_URL, input_shape=(_TARGET_SIZE, _TARGET_SIZE,3))

我得到了错误：


---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-29-663d4cbb70df> in <module>()
      2 _TARGET_SIZE = 224
      3 _URL = "https://tfhub.dev/google/tf2-preview/mobilenet_v2/feature_vector/2"
----> 4 feature_extractor = hub.KerasLayer(_URL, input_shape=(_TARGET_SIZE, _TARGET_SIZE,3))
      5 #print(feature_extractor._layers)


/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/ops/resource_variable_ops.py in _variable_handle_from_shape_and_dtype(shape, dtype, shared_name, name, graph_mode, initial_value)
    165     handle_data = cpp_shape_inference_pb2.CppShapeInferenceResult.HandleData()
    166     handle_data.is_set = True
--> 167     handle_data.shape_and_type.append(
    168         cpp_shape_inference_pb2.CppShapeInferenceResult.HandleShapeAndType(
    169             shape=shape.as_proto(), dtype=dtype.as_datatype_enum))

AttributeError: 'google.protobuf.pyext._message.RepeatedCompositeCo' object has no attribute 'append'

任何想法为什么会发生这种情况，我是否需要进入 /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/ops/resource_variable_ops.py 文件并制作一些变化？我认为它与某些更新问题有关。对如何解决有帮助吗？

Answer 1

我在tensorflow（版本2.2.0-dev20200128）中遇到了相同的错误，并通过升级protobuf对其进行了修复（如本issue中所述）：

pip install -U protobuf==3.8.0

或者如果您使用的是Notebook（例如Google Colab笔记本），请尝试以下操作：

!pip install -U protobuf==3.8.0

Answer 2

尝试从文件中打开“新Python 3笔记本”并在其中编写代码，即可解决我的问题。

Answer 3

如果直到昨天运行良好，并且您没有进行任何更改，请检查以下两项： TF版本，如果最近更改了BC，则将“默认” TF版本从1.14设置为1.15.rc。

如果相同，则保存该文件并关闭所有colab窗口，甚至您的chrome或您正在使用的任何浏览器，然后再次打开并尝试运行该文件。

编辑：正如我上面所说，这一定是因为TF版本。因此，请恢复为模型工作时使用的模型。正如您在下面的评论中提到的那样，它正在使用版本“ dev20191010”，因此回滚它可以解决您的问题。

Answer 4

我安装了tensorflow并遇到了同样的问题，我做了什么：

第1步：使用以下方法升级protobuf：

pip install -U protobuf==3.8.0

第2步：关闭所有内容或python环境，然后重新启动。

Answer 5

今天的2020年4月22日。Tensorflow 2.1似乎需要protobuf 3.11.3，因此请使用：点安装-U protobuf == 3.11.3 为我工作

Answer 6

我有同样的问题。我重新安装了protobuf = 3.11.3，它再次正常运行。通过使用：

!pip install -U protobuf==3.11.3

然后也重新启动内核。

Answer 7

今天2020年6月19日，TF版本2.2.0。我在jupyter笔记本中运行以下命令，然后正确关闭打开的笔记本并关闭jupyter服务器，然后重新启动Anaconda Navigator。终于工作了！！！

Protobuf升级：-

!pip install --upgrade protobuf

Answer 8

今天2020年6月23日，我通过升级tensorboard bt 2.2.2来解决此问题。谢谢您提出的问题

Answer 9

我有一个运行中的示例代码，该代码可加载模型并对某些图像输入进行预测。我想从C＃代码中调用预测，这就是为什么我必须安装一个称为winmltools的ONNX转换包的原因。我已经安装了winmltools，并且在python环境（版本3.6）上安装后，在尝试运行先前运行的python代码时，我开始收到此消息。显然，winmltools软件包必须已更改了一些tensorflow支持软件包的版本（可能是protobuf或其他）。我已经使用“ pip install tensorflow”简单地重新安装了tensorflow，安装过程解决了这个问题。

简而言之，首先尝试重新安装tensorflow，看看这是否可以解决您的问题。

Answer 10

我遇到了同样的问题。我卸载了protobuf，然后重新安装。问题已解决。

AttributeError：“ google.protobuf.pyext._message.RepeatedCompositeCo”对象没有属性“ append”

10 个答案: