如何解决Jupyter Lab中导入Keras库时的TypeError错误？

问题原因 #

你遇到的TypeError: Descriptors cannot not be created directly错误，本质是protobuf版本冲突：你当前安装的protobuf版本过高（大概率是4.x以上），而你用的TensorFlow 2.12.0和Keras 2.10还不支持这么新的版本，新protobuf禁止了旧代码里创建描述符的方式，因此触发报错。

两种解决办法（初学者友好） #

办法一：降级protobuf到兼容版本（推荐长期使用） #

这是最稳妥的解决方式，步骤如下：

1. 打开Anaconda Prompt（或者在Jupyter Lab菜单栏点File > New > Terminal打开终端）
2. 如果代码在虚拟环境运行，先激活环境：conda activate 你的环境名称（用base环境则跳过）
3. 执行降级命令：

pip install protobuf==3.20.3

4. 关闭当前Jupyter Lab窗口，重新打开后运行代码即可解决问题。

办法二：临时切换到纯Python实现的protobuf（仅临时测试用） #

这个方法不用修改版本，但会让代码运行速度变慢，适合临时救急：
在你的导入代码最前面加上两行环境变量设置，再导入其他库：

import os
os.environ['PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION'] = 'python'

# 以下是你原来的导入代码
import numpy as np
import os 
from keras.utils.np_utils import to_categorical
from PIL import Image
from sklearn.model_selection import train_test_split

内容的提问来源于stack exchange，提问作者gux2hi