androir studio项目,rebuild project失败:Direct local .aar file dependencies are not supported when building an AAR.

时间: 2024-09-12 13:01:30 浏览: 94
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Android studio报: java.lang.ExceptionInInitializerError 错误

Android Studio 中遇到 "Direct local .aar file dependencies are not supported when building an AAR" 错误通常是当你试图直接将本地的 .aar(Android Archive 文件)作为依赖添加到另一个 AAR 文件中构建项目时发生的。AAR 格式通常用于模块化和分享库文件,而 Android Gradle 工具默认期望所有的依赖都是通过远程仓库(如 Maven、JCenter 或 Google 版本库)管理。 这个错误表明,Android构建工具不支持直接将.aar文件作为目标模块的本地依赖。解决这个问题的步骤通常包括: 1. **添加远程依赖**:将本地.aar转换为Maven或Gradle插件格式,并上传到远程存储库。然后,在你的`build.gradle`文件中引用远程依赖。 ```gradle dependencies { implementation 'com.yourname:your-aar:version' } ``` 2. **添加aar插件**:如果你不想发布你的库,可以尝试使用`maven-publish`或`aar`插件将其打包成库模块并发布到本地目录,然后在其他模块的`build.gradle`中引用它。 3. **配置module dependencies**:对于一些特殊情况,可以在每个依赖模块的`build.gradle`中手动配置`flatDir`或`localProperties`来指向包含.aar文件的位置,但这不是推荐做法,因为这会使依赖管理和版本控制变得复杂。 如果以上方法都不适用,可能是由于你的项目结构特殊或有特定需求,建议查阅官方文档或者寻求开发者社区的帮助,提供详细的`build.gradle`文件内容以便更准确地解决问题。
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2023-06-17 23:47:22.786162: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found 2023-06-17 23:47:22.786281: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine. 2023-06-17 23:47:24.419330: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'nvcuda.dll'; dlerror: nvcuda.dll not found 2023-06-17 23:47:24.419809: W tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:263] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303) 2023-06-17 23:47:24.426229: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:169] retrieving CUDA diagnostic information for host: ����� 2023-06-17 23:47:24.426345: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:176] hostname: ����� 2023-06-17 23:47:24.430552: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\10290\Desktop\test\writer.py", line 20, in <module> write_reward_tb(summary_writer, rewards[i], i) File "C:\Users\10290\Desktop\test\writer.py", line 9, in write_reward_tb summary = tf.Summary(value=[tf.Summary.Value(tag='reward', simple_value=reward)]) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Summary'分析错误原因

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