解决问题：Class JavaLaunchHelper is implemented in both

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#intellij-idea #java #macos

本文介绍了IDEA中遇到的JavaLaunchHelper类实现冲突问题，通过编辑自定义属性解决，并解释了这一Mac平台特有的bug。步骤包括编辑custom properties、创建idea.properties文件和设置no.launcher属性。

问题现象：

  • IDEA运行程序时报错

objc[14835]: Class JavaLaunchHelper is implemented in both
/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_151.jdk/Contents/Home/bin/java
(0x10760e4c0) and
/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_151.jdk/Contents/Home/jre/lib/libinstrument.dylib
(0x1076884e0). One of the two will be used. Which one is undefined.

问题解决：

1、点击IDEA导航栏上的Help，选择Edit Custom Properties；
2、初次使用是没有properties文件的，这时候IDEA会弹出以下界面提示你创建，直接点击Creat即可；
3、点击创建properties文件之后会自动创建并打开idea.properties的一个文件，可以在这个文件里面写入自定义属性设置；
4、写入idea.no.launcher=true，重启IDEA
在这里插入图片描述
问题原因：

  • JavaLaunchHelper类被实现了两次，Mac下特有的，IDEA的一个老Bug
【Kotlin学习之旅】解决错误：kotlin.NotImplementedError: An operation is not implemented: Not yet implemented
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因为没有libANGLE-shared.dylib所以不支持ANGLE。不再提示libANGLE-shared.dylib找不到问题.
2、idea 启动项目JDK、JRE报错：Class JavaLaunchHelper ...One of the two will be used. Which one is undefined.
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这个错误是Mac下特有的，并且据说是一个老Bug，不影响使用。 修复方法： Help->Edit Custom Properties，没有这个properties文件的话，IDEA会提示创建，然后在里面加上idea.no.launcher=true 重启即可。   参考： https://www.zhihu.com/question/56283626 http://blog.c...
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objc[...]: Class JavaLaunchHelper is implemented in both
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idea 启动Class JavaLaunchHelper is implemented in both 。。。
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Class JavaLaunchHelper is implemented in both /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.7.0_80.jdk/Contents/Home/bin/java (0x10eb364c0) and /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.7.0_80.jdk/Contents/Home/
RuntimeError: derivative for aten::scatter is not implemented
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### 解决 PyTorch 中 `aten::scatter` 操作导致的 `RuntimeError: derivative not implemented` 错误 当遇到 `aten::scatter` 导致的导数未实现错误时，可以采取多种策略来解决问题。以下是几种可能的方法： #### 方法一：使用替代操作 如果 `scatter` 的具体功能可以通过其他可微分的操作实现，则考虑替换这些不可微分的部分。例如，在某些情况下，可以用索引赋值或其他张量运算代替 `scatter`。 ```python import torch def custom_scatter(input_tensor, dim, index, src): output = input_tensor.clone() output.scatter_(dim, index, src) return output ``` 这种方法允许手动创建一个类似的函数并确保其完全可微分[^1]。 #### 方法二：自定义 autograd 函数 对于更复杂的情况，编写自己的 `torch.autograd.Function` 来提供缺失的反向传播路径是一个有效的解决方案。这涉及到重写前向和后向过程中的逻辑。 ```python class ScatterFunction(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward(ctx, input_tensor, dim, index, src): ctx.save_for_backward(index, src) result = input_tensor.scatter(dim=dim, index=index, src=src) return result @staticmethod def backward(ctx, grad_output): index, src = ctx.saved_tensors grad_input = grad_output.clone().zero_() grad_src = grad_output.gather(0, index).clone() scatter_grad = grad_input.scatter_add( 0, index.expand_as(grad_src), grad_src) return scatter_grad, None, None, None custom_scatter_op = ScatterFunction.apply ``` 通过这种方式，可以在不改变原有模型结构的前提下修复梯度计算问题[^2]。 #### 方法三：调整环境设置 有时禁用确定性算法可以帮助绕过特定类型的运行时错误。虽然这不是根本性的修正方案，但在调试阶段可能会有所帮助。 ```python torch.use_deterministic_algorithms(False) ``` 需要注意的是，此选项应谨慎使用，并仅限于开发环境中测试目的。 以上三种方式可以根据实际应用场景灵活选用或组合应用以克服由 `aten::scatter` 引起的问题。
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