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。