Android studio 2.3 打包版本，提示 Error: Expected resource of type styleable [ResourceType]

最新推荐文章于 2021-05-29 03:13:33 发布
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分类专栏： Android studio
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本文解决了一个特定的Android Studio 2.3版本中出现的打包问题，即在升级后出现的Expected resource of type styleable错误。通过提供具体的代码示例，指导开发者如何修改错误的资源引用。


        而在Android studio 2.3以前版本上都是正确打包的工程，在升级到 Android studio 2.3 后，打包版本，提示 Error: Expected resource of type styleable [ResourceType] 错误。

        解决方案：

        在提示错误的代码行，使用下面方式处理：

    @StyleableRes int index = 1;
    ta.getBoolean(index, false);


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<think>嗯，用户遇到了YOLOv8中的RuntimeError，提示“expected scalar type Float but found Half”。这个问题看起来和数据类型不匹配有关。首先，我需要回忆一下PyTorch中的数据类型问题。通常，模型参数和输入数据需要保持相同的数据类型，否则会出现类型不匹配的错误。 根据用户提供的引用内容，比如引用[2]中提到，类型不一致的问题可以通过修改张量的默认类型或者显式转换来解决。例如，使用net.double()或者net.float()来统一模型参数的类型。另外，在数据处理阶段，可能需要将输入数据转换为与模型参数一致的类型，比如使用.float()方法。 接下来，我需要考虑YOLOv8的具体情况。YOLOv8可能默认使用混合精度训练，这可能会引入Half类型（即float16）。如果某些操作不支持半精度，就会导致类型不匹配的错误。这时候，可能需要禁用混合精度训练，或者确保所有操作都支持半精度。 另外，检查输入数据是否正确转换为Float类型也很重要。比如，在加载数据时，确保图像数据被转换为float32而不是int或其他类型。预处理步骤中的归一化操作可能会影响数据类型，需要确认是否正确应用了转换。 然后，考虑显式转换模型和数据的类型。在加载模型后，使用model.float()将整个模型转换为float32。同样，输入数据在传入模型之前，使用tensor.float()进行转换。 还有自定义层或修改模型结构的情况。如果用户修改了YOLOv8的模型，添加了自定义层，这些层可能没有正确处理数据类型，导致不一致。需要检查自定义层的代码，确保其输出类型与模型其他部分一致。 最后，如果以上方法都无效，可能需要检查PyTorch和CUDA的版本兼容性，或者更新YOLOv8到最新版本，看看是否有已知的修复。 总结可能的解决方案步骤：检查混合精度设置，统一模型和输入的数据类型，显式转换，处理自定义层，更新软件版本。需要一步步排查，找到具体是哪个环节导致了类型不匹配。</think>### YOLOv8 RuntimeError "expected scalar type Float but found Half" 解决方案 此错误通常由模型参数与输入数据/运算过程中的数据类型不匹配引起，以下是分步解决方法： --- #### **1. 统一模型与数据的类型** 在YOLOv8中，模型默认可能使用`float32`或`float16`（Half），需确保输入数据与模型参数类型一致： ```python # 将模型强制转为float32 model = YOLO("yolov8n.pt").float() # 输入数据预处理时显式转换类型 img = cv2.imread("image.jpg") img_tensor = torch.from_numpy(img).float() # 确保转为float32 ``` --- #### **2. 禁用混合精度训练（如适用）** YOLOv8默认可能启用自动混合精度（AMP），若某些操作不支持`float16`会导致类型冲突： ```python # 在训练命令中添加参数关闭AMP yolo detect train data=coco128.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 amp=False ``` --- #### **3. 检查自定义代码中的类型转换** 若修改了模型结构或数据流水线，需显式指定数据类型： ```python # 自定义层示例：添加强制类型转换 class CustomLayer(nn.Module): def forward(self, x): x = x.float() # 确保输入为float32 return x ``` --- #### **4. 更新YOLOv8与PyTorch** 某些版本可能存在已知类型兼容性问题： ```bash # 更新Ultralytics YOLO库 pip install ultralytics --upgrade # 更新PyTorch（建议使用1.12+版本） pip install torch torchvision --upgrade ``` --- #### **5. 显式指定默认张量类型** 在代码开头全局设置数据类型（需在模型加载前调用）： ```python torch.set_default_tensor_type(torch.FloatTensor) # 强制使用float32 ``` --- #### **验证修复效果** 通过打印数据类型确认一致性： ```python print(model.model[-1].dtype) # 检查最后一层参数类型 print(img_tensor.dtype) # 检查输入数据类型 ``` ---
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