异常:ApkProvisionException: No outputs for the main artifact of variant: debug

最新推荐文章于 2024-05-26 00:05:12 发布
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本文详细介绍了当Android Studio更新至3.6.3版本后，遇到老项目无法运行的具体错误信息“ApkProvisionException:No outputs for the main artifact of variant:debug”。提供了三种解决方案，包括降级Android Studio版本、升级项目Gradle插件版本，以及最终有效的第三种方案，即解决AndroidManifest中的MergedManifest错误，并通过Invalidate Caches/Restart来修复问题。

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参考网址
https://www.jianshu.com/p/550a9c71dcad

前提

Android Studio更新到最新版本3.6.3,打开之前的老项目运行不起来了
报错如下：
ApkProvisionException: No outputs for the main artifact of variant: debug

解决方法

网上百度了三种方法：
1.降Android studio版本
2.升级项目gradle插件版本到最新版本
（更新后，还是有其他问题，就使用的第三种）
3.第三种亲测有效在这里插入图片描述
4.20210323更新
点击AndroidManifest的Merged Manifest，把里面的错误解决掉，
然后File -> Invalidate Caches / Restart -> Invalidate and Restart就可以了
在这里插入图片描述

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### 解决CUDA或GPU相关的RuntimeError错误 #### 错误分析 当遇到 `RuntimeError: parallel_for failed` 或类似的 CUDA/GPU 执行错误时，通常表明程序尝试执行的操作无法被目标设备支持。这种问题可能由以下几个原因引起： 1. **数据类型不匹配**：某些操作仅适用于特定的数据类型（如整数或浮点数）。如果输入张量的类型不符合预期，则会触发此类错误[^3]。 2. **硬件兼容性问题**：使用的 GPU 可能缺乏对所需功能的支持，或者驱动版本过旧[^1]。 3. **内存不足**：如果分配给 GPU 的资源超出其容量范围，也会引发运行时错误。 #### 针对该问题的具体解决方法如下： - #### 数据预处理调整 确保所有参与计算的变量具有正确的形状和数据类型。例如，在调用损失函数之前，可以通过 `.long()` 方法将标签转换为 LongTensor 类型，并通过 `.float()` 将模型输出设置为 FloatTensor 类型。此外，利用 PyTorch 提供的功能简化张量结构调整过程： ```python import torch.nn.functional as F out = ... # 假设这是网络前向传播的结果 target_class = ... # 这里代表真实类别标签 loss = F.nll_loss( out.squeeze().flatten(), target_class.flatten().long() ) ``` - #### 检查环境配置 如果确认代码逻辑无误但仍报错，则需核查当前开发环境中是否存在潜在冲突因素。这包括但不限于安装最新版 NVIDIA 显卡驱动以及相应版本 cuDNN 和 PyTorch 库文件之间的适配情况。 - #### 调试工具辅助定位问题源码位置 使用调试器逐步跟踪异常发生地点并打印中间状态值有助于快速锁定根本原因所在之处。对于复杂项目而言尤为必要[^2]。 --- ### 示例修正后的训练循环片段 以下是经过优化后的一个典型深度学习框架中的训练阶段实现方式之一： ```python import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model.to(device) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) for epoch in range(num_epochs): model.train() running_loss = 0.0 correct_preds = 0 for inputs, labels in dataloader: inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device).long() optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) _, preds = torch.max(outputs.data, dim=-1) loss = criterion(outputs.view(-1, num_classes), labels.view(-1)) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item()*inputs.size(0) correct_preds += (preds == labels).sum().item() ``` ---
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