【机器学习】神经网络Keras库调用时遇到的各种报错和解决方法（图文步骤）

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『机器学习』分享机器学习课程学习笔记，逐步讲述从简单的线性回归、逻辑回归到 ▪ 决策树算法 ▪ 朴素贝叶斯算法 ▪ 支持向量机算法 ▪ 随机森林算法 ▪ 人工神经网络算法 等算法的内容。

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环境配置可能的报错与解决方法

温馨提示，本次实验的环境配置有点难搞！有比较多的报错，如果不太想经历这些，可以直接使用Anaconda傻瓜式安装

方法1：手动部署

报错1： 库的版本过高，需要换成低版本的

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If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc 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).

More information: https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/news/2022-05-06#python-updates

报错2：需要安装指定的库

pydot可以直接pip install完成安装，但是graphviz还需要额外下载并设置环境变量。

ImportError: You must install pydot (`pip install pydot`) and install graphviz (see instructions at https://graphviz.gitlab.io/download/) for plot_model to work.

pip install pydot
pip install graphviz

graphviz下载地址

https://graphviz.gitlab.io/download/

注意这边要勾选添加环境变量

确保环境变量

步骤3 重启电脑使得系统环境变量的修改生效

我不知道为啥····我电脑一定要重启才会生效，如果你的电脑你确信没有这个情况，那么可以忽略这个重启电脑而是重启idea编辑器即可。

步骤4 引用包名的修改

报错的引用

from tensorflow.keras.models import Sequential, Model

修改成下面的导包，加上一个.python

from tensorflow.python.keras.models import Sequential, Model

方法2：Anaconda部署

确保你的Anaconda安装正确

检查你的环境变量

部署命令

conda install graphviz
conda install pydotplus

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总结

大家喜欢的话，给个，点个关注！给大家分享更多有趣好玩的python机器学习知识！

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