Android Studio上报错 “Error type 3 Error: Activity class {} does not exist”

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问题:在测试机上编译测试APP的时候突然报了一个“Error type 3 Error: Activity class {} does not exist.”

分析:之前测试机上编译测试app的时候是没有问题的,后来手动卸载该app之后,再编译测试的时候就会出现。换了个手机是正常的的,说明代码是没有问题的,应该是手动卸载App的时候手机里残存一些东西没有卸载干净导致app不能运行。

解决:最后在终于通过adb卸载安装包的方式解决了问题。

adb uninstall 错误包名

之后再次安装就不会有问题了

 

### 关于 `torchvision::nms` 操作符不存在的解决方案 当遇到 `RuntimeError: operator torchvision::nms does not exist` 错误时,通常是因为当前使用的 PyTorch 和 TorchVision 版本不兼容或者未正确安装。以下是详细的分析和解决方法: #### 1. **版本冲突** PyTorch 和 TorchVision 的版本需要严格匹配才能正常工作。如果两者之间的版本存在差异,可能会导致某些功能无法正常使用,例如 `torchvision::nms` 操作符。 - 如果您正在使用较新的 PyTorch (如 2.4.0),则需要确保对应的 TorchVision 版本也支持该 PyTorch 版本的功能[^1]。 - 对于特定组合的 Python、PyTorch 和 TorchVision 版本,建议参考官方文档中的推荐配置[^4]。 #### 2. **重新安装依赖库** 为了修复此问题,可以通过卸载并重新安装合适的 PyTorch 和 TorchVision 来解决问题。以下是一个通用的方法来安装与您的 CUDA 驱动程序相匹配的版本: ```bash pip uninstall torch torchvision -y pip install torch==2.4.0 torchvision==0.19.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` 上述命令会卸载现有的 PyTorch 和 TorchVision 并重新安装指定版本,同时确保它们能够适配 CUDA 11.8 环境[^1]。 #### 3. **降级到稳定版本** 如果您尝试了多种方式仍然失败,可以选择回退至更稳定的旧版 PyTorch 和 TorchVision 组合。例如,在一些案例中,降级到 PyTorch 1.3.0 和 TorchVision 0.4.1 能够有效规避此类错误[^2]: ```bash pip install torch==1.3.0 torchvision==0.4.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 需要注意的是,这种做法可能会影响其他依赖这些更高版本库的应用程序运行效果。 #### 4. **检查Python版本** 有时较低版本的 Python 可能也会引发类似的错误消息。因此,请确认所用 Python 是否满足最低需求标准。对于大多数现代框架而言,至少应采用 Python 3.8 或以上版本[^3]: ```bash conda install python=3.8.0 ``` 完成更新之后再重复测试过程即可验证是否解决了原始问题。 --- ### 总结 通过调整软件栈内的组件间关系——即同步化各主要模块间的协作状态(主要是指保持一致性的 PyTorch 和 TorchVision),往往可以成功消除诸如 “No such operator” 类型的技术障碍。当然,实际操作过程中还需密切留意各个平台资源所提供的最新指导方针以及社区反馈信息以便及时作出相应修正措施。
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