Warning:'Create separate module per source set' feature was disabled. It isn't supported by android

配置Gradle设置
最新推荐文章于 2022-07-22 19:14:00 发布
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#idea #android #gradle #warnning

本文介绍如何通过IDEA的设置菜单来正确配置Gradle，特别是关于创建独立模块的设置。有时即使进行了正确配置，该设置也可能会无效。

解决

依次打开菜单 File –> Settings –> Build,Execution,Deployment –> Build Tools –> Gradle 。结果如下

这里写图片描述

勾选 Project-level settings 栏中的 Create separate module per source set

但是有时会无效

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WARNING:tensorflow:Deprecation warnings have been disabled. Set TF_ENABLE_DEPRECATION_WARNINGS=1 to re-enable them.
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04-04
<think>嗯，用户问的是关于TensorFlow的警告信息：“WARNING:tensorflow:Deprecation warnings have been disabled. Set TF_ENABLE_DEPRECATION_WARNINGS=1 to re-enable them.” 我需要解释这个警告的含义，以及解决方法。 首先，这个警告是TensorFlow在提示用户弃用警告被禁用了，应该是因为环境变量TF_ENABLE_DEPRECATION_WARNINGS被设置为0或者未设置，而默认情况下可能现在禁用了。用户可能需要重新启用这些警告，以便了解哪些代码已经过时，需要更新。 接下来，我需要说明为什么会出现这个警告。可能用户或他们的环境配置禁用了弃用警告，而TensorFlow在启动时检测到这个设置，所以提醒用户。弃用警告通常用于告知某些功能将在未来版本中被移除，提前让开发者更新代码。 解决方法部分，我需要提供几种方法：设置环境变量为1，或者在代码中通过Python的warnings模块来启用，或者在导入TensorFlow前配置日志级别。此外，可能还要提到如何忽略其他警告，如果用户不想看到其他类型的警告的话。 然后，用户可能想了解如何控制这些警告的显示，比如在开发时启用，而在生产环境中禁用。或者如何过滤特定的警告信息。另外，可能还需要解释弃用警告的重要性，以及为什么应该处理它们，避免未来版本升级时出现兼容性问题。 最后，按照用户的要求，需要提出四个相关问题，这些问题应该围绕TensorFlow的警告处理、环境变量设置、弃用警告管理和日志配置等方面。确保问题具体，并且与当前主题相关，帮助用户深入理解相关概念。</think><< 这个警告信息表明TensorFlow的弃用警告（Deprecation Warnings）当前被禁用。以下是详细解释和解决方法： **原因解释**： 1. TensorFlow在检测到用户正在使用即将被淘汰的功能时，默认会发出弃用警告 2. 该警告提示用户当前环境通过`TF_ENABLE_DEPRECATION_WARNINGS=0`禁用了这些警告 3. 警告建议用户设置`TF_ENABLE_DEPRECATION_WARNINGS=1`来重新启用警告，以便及时了解需要更新的API **解决方法**： ```python # 方法1：通过环境变量启用（推荐在命令行设置） import os os.environ['TF_ENABLE_DEPRECATION_WARNINGS'] = '1' # 必须放在导入tensorflow之前 # 方法2：在代码中强制启用警告 import warnings warnings.filterwarnings('default', category=DeprecationWarning, module='tensorflow') # 方法3：配置TensorFlow日志级别 import tensorflow as tf tf.get_logger().setLevel('WARNING') # 设置日志级别为WARNING及以上 ``` **附加建议**： - 开发环境建议保持弃用警告开启，及时更新代码 - 生产环境可以使用以下代码忽略所有警告： ```python import warnings warnings.filterwarnings('ignore') ``` **注意事项**： 1. 环境变量设置必须在导入TensorFlow之前生效 2. 不同TensorFlow版本可能有不同的弃用策略（v1.x和v2.x差异较大） 3. 使用过时API可能在未来的版本更新中导致程序崩溃 >>
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