升级Xcode9.3后 cocoapods 无法使用的解决办法

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原创 最新推荐文章于 2026-05-09 10:01:59 发布 1.9k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
M1芯片安装CocoaPods问题   2020年11月11日，苹果正式发布第一款用于Mac的自研电脑芯片M1。由于ARM架构的原因，目前还有相当一部分未升级ARM架构支持的Mac软件无法在M1芯片的Mac电脑上运行。如果你的应用是通用型的应用出现不兼容问题可以「勾选使用 Rosetta 打开」（Intel芯片默认方式）方式运行程序。 最近公司刚给配了一个新款的Mac mini，是2020款搭载苹果自研芯片M1的电脑。在安装开发环境时出现了一些问题： Cocoapds 能够使用 ruby 正常安装，但是master源为0。使用新版安装方. 阅读详情


### Error


```

RuntimeError - [Xcodeproj] Unknown object version.

/Users/junyangyang/.rvm/gems/ruby-2.2.2@global/gems/xcodeproj-1.4.2/lib/xcodeproj/project.rb:217:in `initialize_from_file'

/Users/junyangyang/.rvm/gems/ruby-2.2.2@global/gems/xcodeproj-1.4.2/lib/xcodeproj/project.rb:102:in `open'

/Users/junyangyang/.rvm/gems/ruby-2.2.2@global/gems/cocoapods-1.2.0/lib/cocoapods/installer/analyzer.rb:851:in `block (2 levels) in inspect_targets_to_integrate'

/Users/junyangyang/.rvm/gems/ruby-2.2.2@global/gems/cocoapods-1.2.0/lib/cocoapods/installer/analyzer.rb:850:in `each'

/Users/junyangyang/.rvm/gems/ruby-2.2.2@global/gems/cocoapods-1.2.0/lib/cocoapods/installer/analyzer.rb:850:in `block in inspect_targets_to_integrate'

/Users/junyangyang/.rvm/gems/ruby-2.2.2@global/gems/cocoapods-1.2.0/lib/cocoapods/user_interface.rb:64:in `section'

/Users/junyangyang/.rvm/gems/ruby-2.2.2@global/gems/cocoapods-1.2.0/lib/cocoapods/installer/analyzer.rb:845:in `inspect_targets_to_integrate'

/Users/junyangyang/.rvm/gems/ruby-2.2.2@global/gems/cocoapods-1.2.0/lib/cocoapods/installer/analyzer.rb:66:in `analyze'

/Users/junyangyang/.rvm/gems/ruby-2.2.2@global/gems/cocoapods-1.2.0/lib/cocoapods/installer.rb:236:in `analyze'

/Users/junyangyang/.rvm/gems/ruby-2.2.2@global/gems/cocoapods-1.2.0/lib/cocoapods/installer.rb:150:in `block in resolve_dependencies'

/Users/junyangyang/.rvm/gems/ruby-2.2.2@global/gems/cocoapods-1.2.0/lib/cocoapods/user_interface.rb:64:in `section'

/Users/junyangyang/.rvm/gems/ruby-2.2.2@global/gems/cocoapods-1.2.0/lib/cocoapods/installer.rb:149:in `resolve_dependencies'

/Users/junyangyang/.rvm/gems/ruby-2.2.2@global/gems/cocoapods-1.2.0/lib/cocoapods/installer.rb:110:in `install!'

/Users/junyangyang/.rvm/gems/ruby-2.2.2@global/gems/cocoapods-1.2.0/lib/cocoapods/command/install.rb:37:in `run'

/Users/junyangyang/.rvm/gems/ruby-2.2.2@global/gems/claide-1.0.1/lib/claide/command.rb:334:in `run'

/Users/junyangyang/.rvm/gems/ruby-2.2.2@global/gems/cocoapods-1.2.0/lib/cocoapods/command.rb:52:in `run'

/Users/junyangyang/.rvm/gems/ruby-2.2.2@global/gems/cocoapods-1.2.0/bin/pod:55:in `<top (required)>'

/Users/junyangyang/.rvm/gems/ruby-2.2.2@global/bin/pod:23:in `load'

/Users/junyangyang/.rvm/gems/ruby-2.2.2@global/bin/pod:23:in `<main>'

```


――― TEMPLATE END ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――


[!] Oh no, an error occurred.


Search for existing GitHub issues similar to yours:

https://github.com/CocoaPods/CocoaPods/search?q=%5BXcodeproj%5D+Unknown+object+version.&type=Issues


If none exists, create a ticket, with the template displayed above, on:

https://github.com/CocoaPods/CocoaPods/issues/new


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Looking for related issues on cocoapods/cocoapods...

 - RuntimeError - [Xcodeproj] Unknown object version.

   https://github.com/CocoaPods/CocoaPods/issues/7458 [closed] [11 comments]

   a day ago


 - RuntimeError - [Xcodeproj] Unknown object version.

   https://github.com/CocoaPods/CocoaPods/issues/6992 [closed] [11 comments]

   3 days ago


 - RuntimeError - [Xcodeproj] Unknown object version.

   https://github.com/CocoaPods/CocoaPods/issues/6991 [closed] [11 comments]

   03 Feb 2018


and 31 more at:

https://github.com/cocoapods/cocoapods/search?q=[Xcodeproj]%20Unknown%20object%20version.&type=Issues&utf8=✓


解决办法是升级升级cocoapods：gem install cocoapods --pre

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[记录]Xcode安装AFNetworking 4.0，使用CocoaPods 在说AFNetworking，先说说CocoaPods。以前我们程序员需要用到某个第三方库，一般都是先从网上将相关库下载下来，然后导入到工程中，如果这个库用到其它三方库，又得下载导入其它三分库，十分麻烦。但现在，由于工具的不断发展（以及网络仓库的出现），我们如果要用到某个第三方库，只需要在配置文件里告诉开发工具我们需要的库名称与版本即可，工具会自动从网络仓库中下载我们需要的库以及相关依赖库。例如Android Studio，我们输入以下代码： implementation "com.squareup.okh 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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夏天的树人的专栏 1万+

iOS 用CocoaPods做iOS程序的依赖管理(基于Alcatraz)，以及升级Mac 10.11后Xcode的CocoaPods插件报错

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