androguard decomplie 使用报错AssertionError: "dot" with args ['-Tjpg', 'C:\\Users\\carbo\\AppData\\Local\\Temp\\tmp_h2geq38'] returned code: 1

根据提供的引用内容，你遇到的错误是"AssertionError: "dot" with args ['-Tjpg', 'C:\\Users\\carbo\\AppData\\Local\\Temp\\tmp_h2geq38'] returned code: 1"。这个错误通常是由于缺少Graphviz软件或Graphviz软件配置错误导致的。Graphviz是一个用于绘制图形的开源软件包，它在某些情况下被androguard decompile使用。

要解决这个错误，你可以尝试以下方法：

1. 确保Graphviz已正确安装：首先，你需要确保Graphviz已正确安装在你的计算机上。你可以在Graphviz的官方网站上下载并安装适合你操作系统的版本。

2. 配置Graphviz路径：如果Graphviz已经安装，你需要确保它的可执行文件所在的路径已经添加到系统的环境变量中。你可以按照Graphviz的安装说明来配置路径。

3. 检查Graphviz版本：有时候，androguard decompile可能对Graphviz的特定版本有要求。你可以尝试升级或降级Graphviz的版本，以满足androguard decompile的要求。

4. 检查文件路径：确保你提供给androguard decompile的文件路径是正确的，并且文件存在。

如果你尝试了以上方法仍然无法解决问题，你可以尝试搜索相关错误信息，查看其他用户是否遇到了类似的问题，并寻找更多的解决方案。

相关问题

使用yolov7报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 但是我并没有使用gpu加速

根据您提供的引用内容，报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled通常是由于PyTorch没有使用CUDA编译而导致的。即使您没有使用GPU加速，如果您的PyTorch版本是使用CUDA编译的，则仍然会出现此错误。解决此问题的方法是重新安装PyTorch并使用不使用CUDA的版本。您可以使用以下命令安装不使用CUDA的PyTorch版本：

pip install torch==1.7.0+cpu torchvision==0.8.1+cpu torchaudio==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html

请注意，此命令将安装不使用CUDA的PyTorch 1.7.0版本。如果您使用的是其他版本，请相应地更改命令中的版本号。

.cuda()报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

当在运行PyTorch代码时出现`.cuda()`报错`AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled`，这意味着你的PyTorch没有启用CUDA支持。要解决这个问题，你需要重新安装PyTorch并启用CUDA支持。你可以按照以下步骤操作：

1. 确认你的GPU支持CUDA并已正确安装了CUDA驱动程序。
2. 打开PyTorch官网，选择适合你的CUDA版本和Python版本的PyTorch版本。
3. 安装PyTorch，可以使用pip命令或者下载whl文件进行安装。
4. 确认PyTorch已正确安装并启用了CUDA支持，可以使用以下代码进行测试：

   import torch
   print(torch.cuda.is_available()) # 输出True表示CUDA已启用

如果你已经安装了正确版本的PyTorch并启用了CUDA支持，但仍然出现`.cuda()`报错`AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled`，那么可能是因为你的PyTorch安装不完整或者存在其他问题。你可以尝试重新安装PyTorch或者查看PyTorch官方文档以获取更多帮助。