Cannot call this method while RecyclerView is computing a layout or scrolling androidx.recyclerview.widget.RecyclerView

在使用Android中的RecyclerView时，如果在RecyclerView正在计算布局滚动时调用了某个方法，就会出现"Cannot call this method while RecyclerView is computing a layout or scrolling"的错误。

这个错误通常发生在以下情况下：
1. 在RecyclerView的布局计算过程中调用了某个方法。
2. 在RecyclerView的滚动过程中调用了某个方法。

为了解决这个问题，你可以考虑以下几点：
1. 确保在RecyclerView的布局计算或滚动过程中不要调用任何可能引起该错误的方法。
2. 如果需要在布局计算或滚动过程中执行某些操作，可以考虑使用post()方法将其延迟到布局计算或滚动完成后再执行。
3. 检查你的代码逻辑，确保没有在不合适的时机调用RecyclerView的方法。

希望以上信息对你有帮助！

相关问题

RecyclerView notifyItemChange computing 的时候怎么避免崩溃

在 RecyclerView 的使用中，notifyItemChange 的使用非常常见。而在使用 notifyItemChange 方法时，出现 computing 的崩溃，通常有以下几个原因：

1. 在 notifyItemChange 方法中，数据源被修改了，导致计算位置出错。
2. 在 notifyItemChange 方法中，ViewHolder 的类型被修改了，导致计算位置出错。
3. 在 notifyItemChange 方法中，RecyclerView 还没有绑定 Adapter，导致计算位置出错。

为了避免这些问题，可以采取以下措施：

1. 在 notifyDataSetChanged 之前，避免对数据源进行修改操作。
2. 在使用 notifyItemChange 方法时，确保 ViewHolder 的类型没有被修改。
3. 在使用 notifyItemChange 方法时，确保 RecyclerView 已经绑定了 Adapter。

另外，如果出现了 computing 的崩溃，可以通过调用 RecyclerView 的 stopNestedScroll() 方法来停止嵌套滑动，避免崩溃的发生。

`tape` is required when a `Tensor` loss is passed.

This error message usually occurs when using the `tf.GradientTape()` API for computing gradients in TensorFlow. The `tape` is used to trace the operations that occur during the forward pass of a computation graph and record them for later use during gradient computation.

If you are passing a `Tensor` object as the loss argument to the optimizer, you need to make sure to wrap the relevant computation with a `tf.GradientTape()` block. For example:

import tensorflow as tf

x = tf.Variable(1.0)
y = tf.Variable(2.0)

with tf.GradientTape() as tape:
    # Compute the loss using the variables
    loss = x * y

# Compute the gradients with respect to the variables
grads = tape.gradient(loss, [x, y])

In this example, the `GradientTape` is used to trace the computation of the loss function, which is simply the product of the two variables `x` and `y`. The `tape.gradient()` method is then called to compute the gradients of the loss with respect to the variables.

If you are still getting the error message, it may be helpful to check that you are passing the correct arguments to the optimizer and that all required variables are being tracked in the `GradientTape` block.