SpringCloud项目中解决 line number info is not available in class 报错

  今天在项目运行中,想整个debug来看下数据,结果出出现了一个禁止符号,提示我line number info is not available in class的问题,图标如下,可以对比一下:

 

一、解决问题

  网上很多的帖子说我是禁用了debug,但是事实并非如此!

  我先说下我是怎么解决:

1、清理原本的.class文件

打开 【Maven菜单】,选择 对应报错项目的 【Lifecycle】,然后选择 【clean】 菜单,清理原本的target编译文件;

2、重新生成.class文件

选择IDEA最上层的【Build 】,继续选择 【Rebuild Project】,重新编译一下项目;

3、重新打包

再次选择maven打包菜单,然后这次选择 【Lifecycle】下面的【install】菜单,如果此时打开原本的编译目标文件夹的时候,可以看到原本在clean环节被删除的target目录重新建立,并生成了新编译文件了;

 

二、报错原因  

后面与同事讨论,发现出现这个是因为在IDEA在debug模式下是不能够改动文件的,改动之后会导致项目的class和java文件对不上,然后就会报上面那个错误了。

大概的原理是,原本编译后的.class文件与java文件其实是一个一一对应的关系,但是现在如果改动了文件,或者是使用的是之前的编译文件的时候,就会导致java与class不能够一一对应上,就是如title中所示的错误提示信息一样。

所以解决的思路也是让java与class保持一致即可!结合最近学习到的一个道理,解决问题不能够停留在问题层面,而是要深入到问题里面,去解决问题的根本!

 

三、Eclipse环境下解决

  eclipse的解决方法与IDEA的方法大致一样,选择顶层菜单的【Project】,然后选择【Clean】即可清理掉原本的.class文件,后面运行的时候就可以重新生成了.class文件了。

### YOLO模型加载自定义YAML配置时出现Traceback错误的原因分析 在处理YOLOv5或Ultralytics框架中的自定义模型配置文件(通常是`.yaml`格式)时,如果遇到`RuntimeError`或其他类型的`Traceback`错误,通常是由以下几个原因引起的: #### 1. **依赖库版本冲突** 如果使用的PyTorch版本与其他依赖项存在不兼容的情况,可能会引发导入失败的错误。例如,在引用[1]中提到的错误表明无法从`torch.distributed.elastic.agent.server.api`模块中导入`log`函数[^1]。这可能是因为当前安装的PyTorch版本较旧或者未正确安装分布式训练所需的组件。 解决方法可以尝试更新PyTorch到最新稳定版: ```bash pip install --upgrade torch torchvision torchaudio ``` #### 2. **YAML文件路径或内容错误** YAML文件用于指定数据集的相关信息以及模型架构细节。如果YAML文件的内容不符合预期格式,或者其路径未被正确定位,则可能导致加载失败。根据引用[4],YAML文件应包含以下关键字段:训练集、测试集和验证集的路径,类别数量及其名称[^4]。 需要确认的是: - 数据集路径是否正确指向本地存储位置。 - 类别标签是否与实际标注一致。 示例YAML文件结构如下所示: ```yaml train: ./data/train/images/ val: ./data/valid/images/ test: ./data/test/images/ nc: 3 # Number of classes names: ['class1', 'class2', 'class3'] ``` #### 3. **代码修改引入的新问题** 当对现有框架进行扩展或定制化开发时,任何不当的改动都可能破坏原有逻辑链路。例如,引用[3]提到了针对`ultralytics\models\yolo\detect\train.py`等多个核心文件进行了调整并标记为`modified`[^3]。这种情况下需仔细审查新增功能是否会干扰原始流程,尤其是涉及全局变量初始化的部分。 推荐做法是在调试阶段逐步恢复默认实现来定位具体哪一部分更改引发了异常行为。 #### 4. **环境隔离不足** 使用虚拟环境中管理不同项目各自的依赖关系有助于减少跨项目污染的风险。假如多个版本间的差异较大却共存于同一工作空间下,则极有可能造成运行期崩溃现象发生。 --- 以下是修正上述潜在问题的一个综合方案示例代码片段供参考: ```python import yaml from ultralytics import YOLO def load_custom_model(config_path, model_weights=None): try: with open(config_path, 'r') as file: config = yaml.safe_load(file) assert 'nc' in config and isinstance(config['nc'], int), "Invalid number of classes specified." model = YOLO(model_weights) if model_weights else YOLO('yolov8n.pt') print(f"Model loaded successfully with {config['nc']} classes.") except FileNotFoundError as e: raise Exception(f"The provided path does not exist: {e}") except AssertionError as ase: raise ValueError(ase) except ImportError as ie: raise SystemExit(f"Import failed due to missing dependencies: {ie}") if __name__ == "__main__": CONFIG_PATH = './custom_data.yaml' MODEL_WEIGHTS = None # Replace this with your pretrained weights if available. load_custom_model(CONFIG_PATH, MODEL_WEIGHTS) ``` --- ###
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