升级cocoapods1.1.0版本

最新推荐文章于 2021-08-17 10:44:16 发布

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先切换gem源

gem sources --remove https://rubygems.org/

gem source -a https://gems.ruby-china.org

查看是否切换成功

gem source -l

接下来就可以开始升级了cocoapods了

sudo gem install -n /usr/local/bin cocoapods --pre

是的, 你没看错是这个命令, 然后终端会出现一大推东西, 别管他, 最后停下来是这样的就差不多了

安装成功

然后敲下

pod --version

出现

1.1.0.rc.2

恭喜你, 安装成功

剩下的就是设置pod仓库了

pod setup

经过漫长(网速好的会快很多)的等待出现

setup成功

确定要放弃本次机会？

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Nigelr

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Xcode8 升级Ruby 升级Cocoapods,遇到的坑及解决办法。

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20161031 注：taobao 的 ruby 镜像已经失效，替补方案详情见 Ruby China 的 RubyGems 镜像上线废话不多说直接上错误No binary rubies available for: osx/10.12/x86_64/ruby-2.2.4. Continuing with compilation. Please read ‘rvm help mount’ to

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cocoapods升级1.1.1

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803

最近因为项目迁移到xcode8上，所以对cocoapod进行了一次升级。一下记录升级过程中遇到的问题和解决方法。查看版本的命令：pod --version 升级的命令：sudo gem install -n /usr/local/bin cocoapods --pre 设置：pod setup 一系列升级命令完成后，但却出现很多错误。原因：没有修改gem源。解决：gem sourc

Cocoapods升级到指定版本

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一、背景小伙伴们在使用pod时，是否会出现这个问题呢？ The version of CocoaPods used to generate the lockfile (1.10.1) is higher than the version of the current executable (1.9.3) 二、分析这就是因为当前 CocoaPods 版本不匹配导致的，那么如何解决匹配的问题呢？三、解决思路这里，我们在命令行中输入以下代码讲1.9.3升级为1.10.1即可 sudo gem instal

CocoaPods 1.10 beta 解锁新技能

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Python实战社群Java实战社群长按识别下方二维码，按需求添加扫码关注添加客服进Python社群▲扫码关注添加客服进Java社群▲作者 | Dimitris Koutsogiorga...

cocoapods秒速升级教程

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5209

cocoapods迎来新版本1.10.0，许多库从这个版本pod以后，再从旧版本pod是跑不起来的，会报错，pod update 也没用，不知道是不是realm这个库使用xcframework的原因，暂时不详细探究，我们了解下xcframework就可以。官方描述： An XCFramework makes it possible to bundle a binary framework or library for multiple platforms —including iOS devices

升级cocoapods1.1.0版本遇到的坑

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先容我吐槽两句, 最近写Swfit3.0, 要用到一些框架, 然后就用cocoapods嘛, 结果说要cocoapods1.1.0版本才行, 而自己的是cocoapods1.0.1版本的, 所以就想着升级嘛, 结果就遇到2个坑, 一个就是切换gem源不成功, 一直还是官方源, 不能切换到ruby.china这个gem源上, 最后重新启动机器才成功, 这是什么道理不懂, 别问我为什么想到重启电脑(毕...

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在MAC OS上使用Xcode开发app, 需要用到一些第三方的库。这里需要先安装Cocoapods来下载和管理第三方插件。 1. Ruby环境搭建：系统本身自带Ruby，不过还是要先看一下版本，开打终端输入：ruby -v 更新ruby: 终端输入如下命令（把Ruby镜像指向taobao，避免被墙，你懂得） gem sources --remove h

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2056

PS：注意以下命令均在终端中执行一、安装前先看下电脑上面是否安装过cocoapods，如果安装过了，先卸载掉清理干净再去安装。 sudo gem uninstall cocoapods //卸载cocoapods的命令然后再查下本地是否还有cocoapods的残余文件 gem list --local | grep cocoapods //查询cocoapods的残余文件命令 ...

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<think>好的，我现在需要处理用户关于从anomalib 0.7.0升级到1.1.0版本的询问。首先，用户明确要求升级指南，包括版本差异和迁移说明。根据我的知识库，anomalib在这两个版本之间经历了较大的架构调整，所以首先要确认主要的变更点。首先，我应该回顾anomalib的官方文档和发布说明。用户提到的版本跨度较大，从0.7.0到1.1.0，中间可能有多个重大更新。例如，1.0.0版本可能引入了不兼容的API变化，模块结构可能被重新组织。比如，旧版本中的某些模块路径可能在1.x中被移动或重命名。例如，在0.7.0中，模型可能位于`anomalib.models`下，而新版本可能重构了这些模块结构。接下来，用户可能需要修改导入语句。比如，旧代码中的`from anomalib.models import Padim`可能需要更改为新的模块路径，如`from anomalib.models.image.padim import Padim`。此外，配置文件系统可能在1.x版本中从YAML转向基于Python的配置，或者配置文件的结构有所调整，用户需要更新他们的配置文件以适应新的格式。数据接口的变化也是一个关键点。anomalib 1.x可能引入了新的数据加载方式，或者更改了数据预处理步骤的参数名称。例如，`transforms`部分可能从直接在配置中定义变为使用注册的组件，需要用户调整他们的数据管道。训练流程方面，1.1.0可能集成了更多的PyTorch Lightning特性，优化了训练器的参数。用户需要检查他们的训练脚本，确保与新的训练器参数兼容。例如，`trainer.max_epochs`可能替代了旧版本中的`trainer.epochs`。另外，损失函数和指标计算可能有变化。新版本可能引入了不同的损失函数接口，或者修改了评估指标的计算方式，如AUROC、PRO等指标的实现可能有调整，需要用户更新相关代码。模型保存与加载的兼容性问题也不容忽视。旧版本保存的模型检查点可能需要转换工具才能在新版本中使用，或者需要重新训练模型。用户需要注意这一点，避免直接加载导致错误。我应该逐步列出这些变化，并提供具体的代码示例，比如展示旧版本和新版本的导入语句对比，配置文件的差异，以及训练脚本的修改。同时，提醒用户参考官方迁移指南和更新日志，并建议逐步测试升级后的代码，处理可能出现的弃用警告。最后，生成相关问题，帮助用户进一步解决可能遇到的升级问题，例如如何处理弃用警告，配置文件的具体修改步骤，性能差异，以及回滚的方法。这些相关问题能帮助用户更全面地应对升级过程中可能遇到的挑战。</think>### Anomalib 从 0.7.0 升级至 1.1.0 迁移指南 #### 1. **主要架构变化** - **模块重构**：1.1.0 版本对代码结构进行了大规模重构，原 `anomalib.models` 下的模型被重新组织为按任务类型分类（如 `anomalib.models.image`、`anomalib.models.video`）[^1]。 - 旧版本示例： ```python from anomalib.models import Padim ``` - 新版本示例： ```python from anomalib.models.image.padim import Padim ``` - **配置系统升级**：配置文件从 YAML 格式迁移到 Python-based 配置类（如 `AnomalibJSONConfig`），并支持动态参数注入[^2]。 - 旧版本配置片段： ```yaml model: name: "padim" ``` - 新版本配置示例： ```python from anomalib.data.utils import AnomalibJSONConfig config = AnomalibJSONConfig({"model": {"name": "padim"}}) ``` #### 2. **数据接口调整** - **数据集加载方式**：1.1.0 使用统一的数据模块 `AnomalibDataModule`，需替换旧版自定义加载逻辑。 - 旧版本代码示例： ```python from anomalib.data import MVTecDataset ``` - 新版本代码示例： ```python from anomalib.data import AnomalibDataModule datamodule = AnomalibDataModule(config=config) ``` #### 3. **训练流程优化** - **Lightning 集成**：训练流程深度整合 PyTorch Lightning，需调整超参数传递方式。 ```python # 旧版本 from anomalib.train import Trainer trainer = Trainer(epochs=100) # 新版本 from pytorch_lightning import Trainer trainer = Trainer(max_epochs=100) ``` #### 4. **模型兼容性处理** - **检查点迁移**：旧版模型权重需通过转换脚本加载（需参考官方 `migration_tools` 目录）[^3]。 ```python f