我想限制 tableView 中的行数,比如说我最初只想显示 2 行,如果用户单击“查看全部”按钮,则显示所有行。tableView 的数据(数组)来自...
我想限制 tableView 中的行数,比如说我最初只想显示 2 行,如果用户单击“查看全部”按钮,则显示所有行。tableView 的数据(数组)来自 CoreData。我已将所有数据输入(保存)到另一个 ViewController 中,并在另一个 ViewController 上获取数据。可能存在数据为零的情况。目前,我正在显示所有行,就像 --> return array.count 一样,但我不知道如何实现我的条件?
我花了几个小时调试这个问题,找到了一个令人满意的解决方案。它不需要导入顺序交换快速修复就可以工作。我决定发布答案,以防其他人遇到这个问题。
将 TensorFlow 降级到 2.15.0 版本解决了该问题,允许脚本运行,而不管 pandas 和 tensorflow 的导入顺序如何。
pip install tensorflow==2.15.0
背景:冻结发生在 TensorFlow 的 execute.py 中的 quick_execute 函数中,并且仅在先导入 pandas 时才会发生,原因如下:
def quick_execute(op_name, num_outputs, inputs, attrs, ctx, name=None):
device_name = ctx.device_name
try:
ctx.ensure_initialized()
tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, inputs, attrs, num_outputs)
except core._NotOkStatusException as e:
if name is not None:
e.message += " name: " + name
raise core._status_to_exception(e) from None
except TypeError as e:
keras_symbolic_tensors = [x for x in inputs if _is_keras_symbolic_tensor(x)]
if keras_symbolic_tensors:
raise core._SymbolicException(
"Inputs to eager execution function cannot be Keras symbolic "
"tensors, but found {}".format(keras_symbolic_tensors))
raise e
return tensors
冻结的函数调用是:
tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, inputs, attrs, num_outputs)
我无法确定为什么 TensorFlow 中的这个函数会导致冻结,因为它不允许我从该点进一步进入,但降级到 TensorFlow 2.15.0 可以避免这个问题。