Error: Flag android.useDeprecatedNdk is no longer supported and will be removed in the next version

今天学习用NDK进行开发,运行到手机上报了个错,先把错误日志贴上:

Error: Flag android.useDeprecatedNdk is no longer supported and will be removed in the next version of Android Studio.  Please switch to a supported build system.
  Consider using CMake or ndk-build integration. For more information, go to:
   https://d.android.com/r/studio-ui/add-native-code.html#ndkCompile
   To get started, you can use the sample ndk-build script the Android
   plugin generated for you at:
   E:\SwimmingSpace\ndktest\build\intermediates\ndk\debug\Android.mk
  Alternatively, you can use the experimental plugin:
   https://developer.android.com/r/tools/experimental-plugin.html
  To continue using the deprecated NDK compile for another 60 days, set 
  android.deprecatedNdkCompileLease=1515138691572 in gradle.properties


刚开始开这个错误日志有点懵了,但是我们仔细看一下会发现android.useDeprecatedNdk不在被支持了,但是在日志后面给了我们一个解决办法To continue using the deprecated NDK compile for another 60 d

<think>好的,用户遇到了torchvision安装错误,具体是“ERROR: torchvision-.whl is not a supported wheel on this platform”。我需要先分析可能的原因,然后给出解决方案。 首先,这个错误通常和Python环境、系统架构或wheel文件的兼容性有关。可能的情况包括:Python版本不匹配,比如用户安装的wheel文件是为Python 3.8编译的,但当前环境是Python 3.9;或者系统平台不对,比如在Linux上安装了Windows的wheel;还有可能是文件名不正确导致pip无法识别。 接下来,我要考虑如何逐步排查问题。用户需要检查Python版本和平台信息,可以使用`python -c "import sys; print(sys.version)"`和`python -c "import pip; print(pip.pep425tags.get_platform())"`来获取详细信息。然后,根据这些信息下载正确的wheel文件。例如,如果系统是Linux x86_64,Python 3.8,应该下载类似`torchvision-0.11.1-cp38-cp38-linux_x86_64.whl`的文件。 另外,用户可能没有安装正确版本的pip,旧版pip可能不支持某些wheel格式。需要确保pip版本至少是6以上,建议升级到最新版。如果用户使用的是虚拟环境,需要确认激活了正确的环境,避免安装在系统目录下。 还有,用户可能直接从源码安装失败,这时候可以尝试安装预编译的版本,或者使用conda来管理依赖。同时,检查文件名是否正确,有时候下载的文件名可能有误,导致pip无法解析。 最后,综合这些可能性,我应该给出分步骤的解决方案,从检查环境开始,到升级pip,选择合适的wheel文件,使用镜像源加速下载,以及备选方案如使用conda。同时,引用用户提供的参考资料,比如使用pip版本6和编译选项调整,可能涉及系统级配置,但需要确认是否相关。 总结,需要结构清晰,逐步指导用户排查问题,确保每个可能的因素都覆盖到,并提供具体的命令示例,方便用户操作。同时,生成相关问题帮助用户进一步解决可能遇到的类似问题。</think>针对torchvision安装时出现的`ERROR: torchvision-.whl is not a supported wheel on this platform`错误,以下是分步解决方案: ### 1. 检查Python环境与平台兼容性 使用以下命令查看Python版本和平台标识: ```bash python -c "import sys; print(sys.version)" python -c "import pip; print(pip.pep425tags.get_platform())" ``` 输出示例: ``` 3.8.12 (default, Mar 16 2022, 17:37:17) [GCC 7.5.0] # 需确保wheel文件与Python版本匹配 linux_x86_64 # 需与下载的wheel平台标识一致 ``` ### 2. 升级pip工具 旧版pip可能无法识别新格式的wheel文件: ```bash python -m pip install --upgrade pip ``` 升级后使用`pip --version`确认版本号≥20.3[^2] ### 3. 选择正确的wheel文件 根据输出结果选择对应格式: - Linux系统:`torchvision-{version}-cp{py版本}-cp{py版本}-linux_x86_64.whl` - Windows系统:`torchvision-{version}-cp{py版本}-cp{py版本}-win_amd64.whl` - macOS系统:`torchvision-{version}-cp{py版本}-cp{py版本}-macosx_10_9_x86_64.whl` 例如Python 3.8环境应选择: ```bash pip install https://download.pytorch.org/whl/cu113/torchvision-0.11.1%2Bcu113-cp38-cp38-linux_x86_64.whl ``` ### 4. 使用镜像源加速安装 若直接下载失败,可添加清华镜像源: ```bash pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torchvision==0.11.1+cu113 ``` ### 5. 验证CUDA工具链兼容性 若涉及GPU版本,需确保: - CUDA版本与PyTorch要求一致 - 已安装对应版本的CUDA Toolkit - 检查NVIDIA驱动兼容性 ### 6. 备选方案:使用conda安装 ```bash conda install torchvision -c pytorch ```
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