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

linux报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

### 解决Linux环境下PyTorch未启用CUDA编译导致的AssertionError

当遇到`assertionerror: torch not compiled with cuda enabled` 错误时，表明当前使用的PyTorch版本并未支持CUDA功能。为了修正这一问题并确保能够正常使用GPU加速计算，建议按照如下方法操作：

安装带有CUDA支持的PyTorch版本可以有效解决问题。对于特定版本如1.8.1而言，应当通过conda安装命令指定cuda版本来获取兼容包[^1]。

conda install pytorch==1.8.1 torchvision==0.9.1 torchaudio==0.8.1 cudatoolkit=11.1 -c pytorch

上述命令会下载适合于CUDA 11.1环境下的PyTorch及相关库文件。如果计算机上已存在不同版本的CUDA，则需调整`cudatoolkit=`后的参数以匹配本地配置。

另外，在完成新版本PyTorch安装之后，可以通过Python脚本验证CUDA是否可用：

import torch
print(torch.cuda.is_available())

此段代码将返回True表示成功启用了CUDA支持；反之则说明仍存在问题需要进一步排查。

jupyter notebook报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

当你在使用Jupyter Notebook时遇到"AssertionError: Torch not com with CUDA enabled"的错误，这通常是因为你的PyTorch库没有启用CUDA支持。

CUDA是NVIDIA提供的并行计算平台，它可以利用GPU的强大计算能力来加速深度学习任务。PyTorch是一个基于Torch的深度学习框架，它也支持CUDA加速。

要解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保你的计算机上已经正确安装了NVIDIA显卡驱动和CUDA工具包。你可以在NVIDIA官方网站上下载并安装最新版本的驱动程序和CUDA工具包。

2. 确保你已经正确安装了PyTorch库。你可以使用以下命令来安装PyTorch：

   pip install torch

如果你想安装支持CUDA的PyTorch版本，可以使用以下命令：

   pip install torch==1.9.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这将安装PyTorch 1.9.0版本，并且支持CUDA 11.1。

3. 在Jupyter Notebook中，确保你选择了正确的内核。你可以在Jupyter Notebook的菜单栏中选择"Kernel" -> "Change Kernel"，然后选择一个与你安装的PyTorch版本相对应的内核。

如果你按照以上步骤操作后仍然遇到相同的错误，可能是因为你的计算机上没有可用的CUDA设备。在这种情况下，你可以尝试在没有CUDA支持的情况下使用CPU进行计算，或者考虑在具有CUDA支持的计算机上运行代码。

希望以上信息对你有帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。