This is often the result of over-eager type matching - consider using 'getBeanNamesOfType' with the 'allowEagerInit' flag turned off, for example.
时间: 2024-04-06 17:28:24 浏览: 18
这个问题看起来像是一个Java应用程序中的错误信息。它可能是由于类型匹配过于激进导致的,可以尝试使用 'getBeanNamesOfType' 方法并关闭 'allowEagerInit' 标志。这个方法会返回与给定类型匹配的所有bean名称,而 'allowEagerInit' 标志会控制是否在应用程序上下文初始化时立即实例化这些bean。希望这可以帮助你解决这个问题!
相关问题
Bean with name 'ivrNodeInfoServiceImpl' has been injected into other beans [ivrFlowInfoServiceImpl] in its raw version as part of a circular reference, but has eventually been wrapped. This means that said other beans do not use the final version of the bean. This is often the result of over-eager type matching - consider using 'getBeanNamesForType' with the 'allowEagerInit' flag turned off, for example.
这个错误是由于循环依赖引起的。具体来说,当两个或多个bean相互依赖时,会出现循环依赖的情况,这通常会导致Spring容器无法完成依赖注入。在你的情况下,'ivrNodeInfoServiceImpl'被注入到'ivrFlowInfoServiceImpl'中,而'ivrFlowInfoServiceImpl'又被注入到'ivrNodeInfoServiceImpl'中,导致循环依赖。
为了解决这个问题,你可以使用Spring的构造函数依赖注入,而不是使用属性注入。构造函数注入可以避免循环依赖问题,因为所有的bean都会在实例化时一次性注入其依赖项。另外,你也可以使用@Lazy注解,将依赖的bean延迟加载,以避免循环依赖问题。最后,你也可以使用"getBeanNamesForType"方法来查找所有依赖,以便更好地管理依赖关系。
OperatorNotAllowedInGraphError: iterating over `tf.Tensor` is not allowed in Graph execution. Use Eager execution or decorate this function with @tf.function.
这个错误发生是因为你在 TensorFlow 的 Graph 模式下尝试迭代一个 `tf.Tensor`,但是 TensorFlow Graph 模式下不允许这样做。解决这个问题的方法是使用 TensorFlow 的 Eager 模式或者使用 `@tf.function` 装饰器将函数转换为 TensorFlow Graph 模式下的函数。
如果你想使用 Eager 模式,可以在你的代码开头添加以下代码:
```python
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.enable_eager_execution()
```
如果你想将函数转换为 TensorFlow Graph 模式下的函数,可以将函数定义前加上 `@tf.function` 装饰器:
```python
import tensorflow as tf
@tf.function
def your_function(inputs):
# ...
```
这样 TensorFlow 会将该函数转换为 TensorFlow Graph 模式下的函数。