build_native.py 未找到工程 xxx\proj.android‘ 可用的 Android 目标平台。 Android 目标平台版本应该大于或等于 20

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于 2016-05-09 02:07:37 首次发布
本文介绍了解决Android目标平台版本未指定的问题，通过设置正确的环境变量ANDROID_SDK_ROOT指向对应的SDK路径，确保版本大于等于20以满足工程需求。

未指定 Android 目标平台版本，自动查找一个可用版本... 

未找到工程 xxx\proj.android' 可用的 Android 目标平台。 Android 目标平台版本应该大于或等于 20。

原因build_native.py需要的环境变量没设置好，加上：ANDROID_SDK_ROOT 值为 e:\adt-bundle-windows-x86_64-2014\sdk 就可以了

Android 随笔集 By tuliyuan
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1.反射机制调用系统服务EthernetManager private void getNetInfo(Context context) { try { // Log.d(TAG, "dddd getNetInfo is " ); Method getServiceMethod = Class.forName("android.os.ServiceManager").getDeclaredMethod("getService", new Cla
用pip安装cartopy（windows平台），解决GEOS库的问题
withstand的博客
05-22 2381
windows下也可以从源程序编译libgeos；虽然没有linux下面方便，但是也基本能用；cartopy真是好用啊……
build_native.py 未找到工程 xxx\proj.android' 可用的 Android 目标平台。 Android 目标平台版本应该大于或等于 20
LANGZI7758521的专栏
09-05 5414
未指定 Android 目标平台版本，自动查找一个可用版本...  未找到工程 xxx\proj.android' 可用的 Android 目标平台。 Android 目标平台版本应该大于或等于 20。 原因build_native.py需要的环境变量没设置好，加上：ANDROID_SDK_ROOT 值为 e:\adt-bundle-windows-x86_64-2014 就可以了
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RandowWrite
12-20 5200
cocos编译Android包时出现问题： 使用Eclipse工程：G:\cocosstudio\Popapple\proj.android 未指定Android目标平台版本，自动查找一个可用版本。。。。。。 未找到工程‘G:\cocosstudio\Popapple\proj.android ’可用的Android目标平台，Android目标平台版本应该大于或等于19. 网上看别人
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# -------------- main -------------- if __name__ == '__main__': //这些是我们可以输入的参数，如果我们想看这些参数的含义，直接在dos命令下执行build_native.py -h //至于为什么是这样的解析输入参数，详细可以查看python的文档，主要和OptionParser类有关。 parser = Op
cocos2d-x3.2 执行build_native.py 显示 couldn't find the gcc toolchains
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啊  ！！！！弄了一个小时，连续报错，姐姐我都快崩溃了。 无奈打开build_native.py,看看里面究竟写的啥。这是那段报错的地方。 def select_toolchain_version():     '''Because ndk-r8e uses gcc4.6 as default. gcc4.6 doesn't support c++11. So we should select
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声明：本文在参考了以下博客，经过自己的摸索后实际操作得出，本教程系本人原创，由于升级后的cocos2d-x有了一些变化，目前的博客还没有关于Cocos2d-x 2.2.1最新版搭建Android交叉编译环境组建的说明，所以我这几天研究了一下，现在将具体的创建方法分享出来，也给自己学习Cocos2d-x做个笔记。
淺談Cocos2djs逆向
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簡單聊一下cocos2djs手遊的逆向，有任何相關想法歡迎和我討論^^
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base_model.model.model.layers.22.self_attn.q_proj.base_layer.weight
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### 如何访问模型中特定层的权重参数 在深度学习框架（如 PyTorch）中，访问模型中的特定层及其权重参数是一个常见的需求。以下是如何访问 `base_model.model.model.layers.22.self_attn.q_proj.base_layer.weight` 中的权重参数的方法。 #### 1. 确认模型结构 首先需要确认模型的层次结构是否与路径 `base_model.model.model.layers.22.self_attn.q_proj.base_layer.weight` 一致。如果路径正确，则可以通过逐级访问模型的属性来获取目标权重[^1]。 #### 2. 访问权重参数 在 PyTorch 中，模型的权重通常以张量的形式存储在模块的 `weight` 属性中。以下是具体的代码示例： ```python # 假设 base_model 已经加载并初始化 target_weight = base_model.model.model.layers[22].self_attn.q_proj.base_layer.weight print(target_weight) ``` 上述代码通过逐级访问模型的属性，最终获取到 `base_layer.weight` 的权重参数。如果模型的某一层是动态生成的或未正确初始化，则可能会抛出错误，例如 `KeyError` 或 `AttributeError`[^3]。 #### 3. 处理可能的异常 如果在访问过程中遇到问题，可以参考以下解决方案： - **路径错误**：检查模型的实际层次结构，确保路径与模型定义一致。 - **参数未初始化**：如果目标层的权重未被初始化，则需要先对其进行初始化[^1]。 - **命名冲突**：如果模型保存时使用了不同的命名规则，则需要根据实际保存的键名进行访问[^4]。 #### 4. 示例验证 以下是一个完整的示例，展示如何访问并打印目标权重： ```python import torch # 假设 base_model 是一个已经加载的模型实例 if hasattr(base_model.model.model.layers[22].self_attn.q_proj, 'base_layer'): target_weight = base_model.model.model.layers[22].self_attn.q_proj.base_layer.weight print("目标权重形状:", target_weight.shape) print("目标权重值:\n", target_weight) else: print("目标层不存在或未正确初始化") ``` #### 5. 注意事项 - 如果模型是从预训练权重加载的，确保加载的权重与模型结构匹配，否则可能会出现参数矩阵不一致的问题。 - 在某些情况下，模型的权重可能存储在状态字典（state_dict）中，此时需要通过 `model.state_dict()` 来访问。
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