(ray_fix) (base) dwh@dwh:~$ /home/dwh/anaconda3/envs/ray_fix/bin/python3.7 /home/dwh/metadrive/metadrive/examples/metadrivedate.py Traceback (most recent call last): File "/home/dwh/metadrive/metadrive/examples/metadrivedate.py", line 1, in <module> import ray File "/home/dwh/anaconda3/envs/ray_fix/lib/python3.7/site-packages/ray/__init__.py", line 91, in <module> import ray._raylet # noqa: E402 File "python/ray/_raylet.pyx", line 104, in init ray._raylet File "/home/dwh/anaconda3/envs/ray_fix/lib/python3.7/site-packages/ray/exceptions.py", line 5, in <module> from ray.core.generated.common_pb2 import RayException, Language, PYTHON File "/home/dwh/anaconda3/envs/ray_fix/lib/python3.7/site-packages/ray/core/generated/common_pb2.py", line 37, in <module> create_key=_descriptor._internal_create_key), File "/home/dwh/anaconda3/envs/ray_fix/lib/python3.7/site-packages/google/protobuf/descriptor.py", line 796, in __new__ _message.Message._CheckCalledFromGeneratedFile() 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 If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc 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

<think>好的，我现在需要帮助用户解决他们遇到的Python错误。错误信息是关于Protocol Buffers的，提示Descriptors不能直接创建，需要升级protoc或者降级protobuf库。用户是在运行一个使用Ray的Python脚本时出现这个问题的。 首先，我要回忆一下这个错误的常见原因。根据错误信息，通常是因为生成的_pb2.py文件与当前安装的protobuf库版本不兼容。用户可能安装了一个较新版本的protobuf，而生成的代码是用旧版本的protoc编译器生成的，或者相反。 接下来，我需要考虑用户的环境。用户使用的是conda环境ray_fix，Python 3.7。他们运行的是MetaDrive的例子脚本，但导入ray时出现了问题。Ray依赖protobuf，所以可能ray的版本和protobuf的版本有冲突。 错误信息中提到了两种解决方法：降级protobuf到3.20.x或更低，或者设置环境变量PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python。用户可能更倾向于第一种方法，因为设置环境变量可能会影响性能，特别是如果他们在乎速度的话。 首先，我需要建议用户检查当前安装的protobuf版本。可以通过pip show protobuf或者conda list来查看。如果版本高于3.20.x，那么降级到3.20.3或3.19.6可能有效。例如，使用pip install protobuf==3.20.3。 另外，用户可能已经通过conda安装了protobuf，这时候可能需要用conda降级，但conda的版本可能更新较慢，所以使用pip安装指定版本可能更直接。但需要注意conda环境和pip的混合使用可能引起依赖冲突，不过在这个情况下，用户可能已经用了pip安装ray，所以优先考虑pip。 此外，可能需要重新安装ray，以确保它与降级后的protobuf兼容。不过，如果ray本身依赖较高版本的protobuf，降级可能会导致其他问题。这时候可能需要检查ray的版本是否支持protobuf 3.20.x。例如，较新版本的Ray可能需要较新的protobuf，但如果用户安装的是旧版Ray，可能兼容性更好。 如果用户遇到降级protobuf后其他依赖出现问题，可能需要创建一个干净的环境，重新安装所有依赖，确保版本兼容。例如，使用conda创建新环境，安装指定版本的protobuf和ray。 还有一种可能是用户的环境中有多个protobuf安装，比如同时存在conda安装和pip安装的版本，导致冲突。这时候需要确保环境中只有一个版本的protobuf。 总结可能的解决步骤： 1. 降级protobuf到3.20.3或3.19.6。 2. 设置环境变量作为临时解决方案。 3. 检查ray的版本是否与protobuf兼容，必要时安装特定版本的ray。 4. 创建新的conda环境，重新安装所有依赖。 需要逐步指导用户尝试这些方法，先尝试最简单的降级protobuf，如果不行再考虑其他步骤。同时提醒用户注意版本兼容性，可能需要在项目文档或Ray的issue中查找相关解决方案。</think>让我们逐步分析并解决这个错误： 1. **错误根源分析**： - 该错误是protobuf库版本不兼容导致的，Ray框架依赖protobuf生成序列化代码。 - 当protobuf>=3.21.0时，会破坏与旧版生成的_pb2.py文件的兼容性（报错中的common_pb2.py） 2. **推荐解决方案**： ```bash # 在ray_fix环境中执行 conda activate ray_fix pip uninstall protobuf -y pip install protobuf==3.20.3 # 推荐使用3.20.x的最新版 ``` 3. **替代方案**： ```bash # 如果必须使用新版protobuf，可设置环境变量（性能会下降） export PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python ``` 4. **验证修复**： ```bash python -c "import ray; print(ray.__version__)" # 应该不再报错 ``` 5. **深层原因说明**： - Protocol Buffers 3.21.0+ 引入了新的Python实现（基于C++扩展） - Ray当前版本(2.9.3)的预编译文件仍依赖旧版protobuf生成机制 - 该问题常见于2022年5月后更新的protobuf环境 6. **预防措施**： ```bash # 创建新环境时指定protobuf版本 conda create -n ray_env python=3.7 protobuf=3.20.3 conda activate ray_env pip install "ray>=2.0.0" ``` 如果问题仍未解决，建议检查`ray`的版本是否过旧，可尝试升级Ray： ```bash pip install --upgrade ray ``` 相关版本兼容性参考： - Ray 2.0+ 官方支持protobuf>=3.15.3, <3.21 - MetaDrive的最新版本推荐使用protobuf==3.20.1