这个错误 "afe_set_lpass_clock_v2" [../../vendor/qcom/opensource/audio-kernel/legacy/asoc/machine_dlkm.ko] undefined!是什么意思

这个错误的意思是在编译或者加载 machine_dlkm.ko 模块时，缺少了 afe_set_lpass_clock_v2 函数的定义。这个函数可能是在其他的源代码文件中定义的，但是在编译或者加载时没有包含进来，或者是函数名字写错了。这个错误通常是与音频驱动相关的问题。如果你想要更详细的信息，可以查看编译器或者系统日志以获取更多的上下文信息。

相关问题

NOTE: > Executing update_desktop_database intercept ... NOTE: > Executing update_gtk_immodules_cache intercept ... NOTE: Exit code 1. Output: /home/wu/g2l/build-niicl-nom-r001l/tmp/work/nom_r001l-niic-linux/core-image-weston/1.0-r0/intercept_scripts-b51052418cd1de15aa19deeae9844eade47e1e2e32985d114ac9c6c1afe994aa/update_gtk_immodules_cache: line 15: /home/wu/g2l/build-niicl-nom-r001l/tmp/work/nom_r001l-niic-linux/core-image-weston/1.0-r0/rootfs/usr/lib64/gtk-3.0/3.0.0/immodules.cache: No such file or directory chown: cannot access '/home/wu/g2l/build-niicl-nom-r001l/tmp/work/nom_r001l-niic-linux/core-image-weston/1.0-r0/rootfs/usr/lib64/gtk-3.0/3.0.0/immodules.cache': No such file or directory ERROR: The postinstall intercept hook 'update_gtk_immodules_cache' failed, details in /home/wu/g2l/build-niicl-nom-r001l/tmp/work/nom_r001l-niic-linux/core-image-weston/1.0-r0/temp/log.do_rootfs NOTE: > Executing update_desktop_database intercept ... NOTE: > Executing update_gtk_immodules_cache intercept ... NOTE: Exit code 1. Output: /home/wu/g2l/build-niicl-nom-r001l/tmp/work/nom_r001l-niic-linux/core-image-weston/1.0-r0/intercept_scripts-b51052418cd1de15aa19deeae9844eade47e1e2e32985d114ac9c6c1afe994aa/update_gtk_immodules_cache: line 15: /home/wu/g2l/build-niicl-nom-r001l/tmp/work/nom_r001l-niic-linux/core-image-weston/1.0-r0/rootfs/usr/lib64/gtk-3.0/3.0.0/immodules.cache: No such file or directory chown: cannot access '/home/wu/g2l/build-niicl-nom-r001l/tmp/work/nom_r001l-niic-linux/core-image-weston/1.0-r0/rootfs/usr/lib64/gtk-3.0/3.0.0/immodules.cache': No such file or directory ERROR: The postinstall intercept hook 'update_gtk_immodules_cache' failed, details in /home/wu/g2l/build-niicl-nom-r001l/tmp/work/nom_r001l-niic-linux/core-image-weston/1.0-r0/temp/log.do_rootfs DEBUG: Python function do_rootfs finished如何解决

根据错误信息，看起来缺少文件或目录导致了问题。你可以尝试以下解决方案：

1. 确保你的系统上安装了正确的GTK库。可以通过运行以下命令来安装GTK库：

   sudo apt-get install libgtk-3-dev

2. 确保你的构建目录中的文件和目录结构正确。你可以尝试重新构建或清理构建目录，然后再次尝试。

3. 检查构建配置文件是否正确设置了GTK相关的路径。可能需要修改配置文件以指定正确的路径。

如果上述解决方案无效，建议查看详细的错误日志文件 `/home/wu/g2l/build-niicl-nom-r001l/tmp/work/nom_r001l-niic-linux/core-image-weston/1.0-r0/temp/log.do_rootfs`，以获取更多关于错误的信息，帮助进一步定位问题并提供更准确的解决方案。

import torch import torchvision from PIL.Image import Image from torchvision.models.detection import FasterRCNN from torchvision.models.detection.rpn import AnchorGenerator from torchvision.transforms import transforms # 加载预训练的分类模型 model = torchvision.models.mobilenet_v2(pretrained=True) backbone = model.backbone # 创建RPN（Region Proposal Network）锚点生成器 anchor_sizes = ((32,), (64,), (128,), (256,), (512,)) aspect_ratios = ((0.5, 1.0, 2.0),) * len(anchor_sizes) rpn_anchor_generator = AnchorGenerator(anchor_sizes, aspect_ratios) # 创建目标检测模型 model = FasterRCNN(backbone, num_classes=11, rpn_anchor_generator=rpn_anchor_generator) # 加载预训练的权重（可选） model.load_state_dict(torch.load("../models/light-model-2.pth")) # 对输入图像进行预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)), ]) # 加载图像 image = Image.open("../dataset/valid/Bacterial_spot/0afe3bbd-b18b-4c70-8fbd-072844e742a2___GCREC_Bact.Sp 3434.JPG") image = transform(image) image = image.unsqueeze(0) # 添加批次维度 # 检测目标 model.eval() with torch.no_grad(): predictions = model(image) # 处理预测结果 boxes = predictions[0]["boxes"] labels = predictions[0]["labels"] scores = predictions[0]["scores"] # 打印结果 for box, label, score in zip(boxes, labels, scores): print(f"Box: {box}, Label: {label}, Score: {score}") AttributeError: 'MobileNetV2' object has no attribute 'backbone'

这段代码中出现了`AttributeError: 'MobileNetV2' object has no attribute 'backbone'`错误的原因是`MobileNetV2`模型没有`backbone`属性。`backbone`通常是用于构建目标检测模型的特征提取器，而`MobileNetV2`本身就是一个分类模型，不包含用于目标检测的`backbone`属性。

如果您想要使用`MobileNetV2`作为目标检测模型的基础模型，可以尝试使用`SSD`(Single Shot MultiBox Detector)或者`SSDLite`(Lightweight SSD)等基于MobileNetV2的目标检测模型，而不是手动构建目标检测模型。

以下是使用`SSD`模型进行目标检测的示例代码：

import torch
import torchvision
from PIL.Image import Image
from torchvision.models.detection import SSD
from torchvision.transforms import transforms

# 加载预训练的模型
model = torchvision.models.detection.ssd_mobilenet_v2(pretrained=True)

# 加载图像
image = Image.open("../dataset/valid/Bacterial_spot/0afe3bbd-b18b-4c70-8fbd-072844e742a2___GCREC_Bact.Sp 3434.JPG")

# 对输入图像进行预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((300, 300)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)),
])

image = transform(image)
image = image.unsqueeze(0)

# 检测目标
model.eval()
with torch.no_grad():
    predictions = model(image)

# 处理预测结果
boxes = predictions[0]["boxes"]
labels = predictions[0]["labels"]
scores = predictions[0]["scores"]

# 打印结果
for box, label, score in zip(boxes, labels, scores):
    print(f"Box: {box}, Label: {label}, Score: {score}")

注意，这里使用的是`detection.ssd_mobilenet_v2`而不是`models.mobilenet_v2`。另外，这里的`SSD`模型使用的是300x300的输入图像大小，需要进行相应的预处理。