Assembly with name 'EasyAR.Sense.Sample.SpatialMap_Sparse_ImageTarget' already exists (Assets/Samples/EasyAR Sense/4.5.0+2500.38660d14/__All Handheld AR__/WorldSensing/SpatialMap_Sparse_ImageTarget/Scripts/EasyAR.Sense.Sample.SpatialMap_Sparse_ImageTarget.asmdef)
时间: 2023-12-12 21:05:18 浏览: 50
这是一个Unity中的错误信息,它表示在你的项目中已经存在一个名为'EasyAR.Sense.Sample.SpatialMap_Sparse_ImageTarget'的程序集。这可能是因为你在项目中引用了多个包含同一程序集的插件或模块。你可以尝试删除重复的程序集或使用不同的程序集命名来解决这个问题。
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Assembly with name 'EasyAR.Sense.Sample.SpatialMap_Sparse_ImageTarget' already exists (Assets/Samples/EasyAR Sense/4.5.0+2500.38660d14/WorldSensing SpatialMap_Sparse_ImageTarget/Scripts/EasyAR.Sense.Sample.SpatialMap_Sparse_ImageTarget.asmdef)
这似乎是一个Unity中的错误消息,表示在你的项目中已经存在一个名为'EasyAR.Sense.Sample.SpatialMap_Sparse_ImageTarget'的程序集。这可能是因为你在项目中引用了多个包含同一程序集的插件或模块。你可以尝试删除重复的程序集或使用不同的程序集命名来解决这个问题。如果删除不起作用,你可以考虑使用Unity的代码重构工具来解决这个问题。
please use tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy instead.
您可以使用`tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy`来替代。这是一个用于计算稀疏softmax交叉熵损失的函数。它可以用于分类问题,其中标签是稀疏编码的。
以下是一个示例代码,演示如何使用`tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy`函数:
```python
import tensorflow as tf
# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy,
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)
```
在上面的代码中,我们使用`tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy`作为模型的损失函数。您可以根据自己的需求进行调整和修改。