Failed resolution of: Landroidx/tracing/Trace;

时间: 2024-01-12 21:02:43 浏览: 240
这个问题通常是由于在使用 androidx 包的应用程序中未包含 androidx.tracing:tracing 核心库所导致的。您可以通过在app的 build.gradle 文件中添加以下依赖关系来解决此问题: ``` dependencies { implementation 'androidx.tracing:tracing:1.0.0' } ``` 请确保将其添加到正确的 build.gradle 文件中(即您的应用程序级别 build.gradle 文件,而不是项目级别 build.gradle 文件)。如果您已经添加了依赖关系,则可能需要更新版本号。
相关问题

java.lang.NoClassDefFoundError: Failed resolution of: Landroidx/tracing/Trace;

这个错误通常是因为您的应用程序使用了要求API级别29及以上的Tracing库,但是您的应用程序的目标API级别低于29。 您可以尝试以下步骤解决此问题: 1. 将您的应用程序的目标API级别升级到29或更高版本。 2. 如果您不想升级API级别,可以尝试在您的应用程序的build.gradle文件中添加以下行: ``` android { defaultConfig { ... multiDexEnabled true } ... } ``` 并在您的应用程序的dependencies中添加以下行: ``` dependencies { implementation 'androidx.multidex:multidex:2.0.1' } ``` 然后,在您的应用程序的Application类中,覆盖attachBaseContext方法,并添加以下行: ``` @Override protected void attachBaseContext(Context base) { super.attachBaseContext(base); MultiDex.install(this); } ``` 这将启用多Dex支持,以便您的应用程序可以正确加载Tracing库。 希望这可以帮助您解决问题!

While importing: Error: Couldn't create an importer for the provided eventData. at Import.createImporter_ (chrome://tracing/tracing.js:2032:1948) at chrome://tracing/tracing.js:2025:167 at Task.run (chrome://tracing/tracing.js:3275:95) at runAnother (chrome://tracing/tracing.js:3278:371) at runTask (chrome://tracing/tracing.js:3039:57) at processIdleWork (chrome://tracing/tracing.js:3044:116) at window.requestIdleCallback.timeout (chrome://tracing/tracing.js:3037:81)

这个错误通常是由于导入的 Trace 文件格式不正确导致的。尝试以下几种方法解决问题: 1. 确保导入的 Trace 文件是正确的,可以尝试重新生成 Trace 文件或者使用其他 Trace 文件来导入。 2. 确保使用的 Chrome 版本和 Trace 文件格式相匹配,如果使用的 Chrome 版本太老或者太新,可能会导致 Trace 文件无法导入。 3. 尝试使用其他 Trace 分析工具,如 systrace 等,来分析 Trace 文件,看看是否能够正常导入。 如果以上方法无法解决问题,可以尝试搜索相关错误信息,或者在论坛或社区中寻求帮助。
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2023-06-09 09:46:11.022252: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1900] Ignoring visible gpu device (device: 0, name: GeForce GT 610, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 2.1) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.5. 2023-06-09 09:46:11.022646: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:151] 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. WARNING:tensorflow:5 out of the last 9 calls to <function Model.make_test_function.<locals>.test_function at 0x0000017BB39D0670> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has experimental_relax_shapes=True option that relaxes argument shapes that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for more details. WARNING:tensorflow:6 out of the last 11 calls to <function Model.make_test_function.<locals>.test_function at 0x0000017BB3AE83A0> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has experimental_relax_shapes=True option that relaxes argument shapes that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for more details.

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