小编Nic*_*Shu的帖子

我一直在研究自定义 Tensorflow 数据集的不同方法，并且我习惯于查看PyTorch 的数据集，但是当我查看Tensorflow 的数据集时，我看到了这个示例：

class ArtificialDataset(tf.data.Dataset):
  def _generator(num_samples):
    # Opening the file
    time.sleep(0.03)

    for sample_idx in range(num_samples):
      # Reading data (line, record) from the file
      time.sleep(0.015)

      yield (sample_idx,)

  def __new__(cls, num_samples=3):
    return tf.data.Dataset.from_generator(
        cls._generator,
        output_signature = tf.TensorSpec(shape = (1,), dtype = tf.int64),
        args=(num_samples,)
        )

但出现了两个问题：

1. 看起来它所做的只是在实例化对象时，该__new__方法仅调用tf.data.Dataset.from_generator静态方法。那么为什么不直接调用它呢？为什么有一个甚至子类化的点tf.data.Dataset？有没有使用过的方法tf.data.Dataset？
2. __iter__有没有一种方法可以像数据生成器一样，在继承时填写一个方法tf.data.Dataset？我不知道，就像

class MyDataLoader(tf.data.Dataset):
  def __init__(self, path, *args, **kwargs):
    super().__init__(*args, **kwargs)
    self.data = pd.read_csv(path)

  def __iter__(self):
    for datum in …

我一直在尝试让 Jekyll 网站在 Github Pages 上运行，但它似乎不起作用。我一直收到错误

您的站点在构建时遇到问题：符号链接 /vendor/bundle/ruby/2.3.0/gems/ffi-1.9.18/ext/ffi_c/libffi-x86_64-linux-gnu/include/ffitarget.h 以一个文件为目标不存在于您站点的存储库中。有关更多信息，请参阅 https://help.github.com/articles/page-build-failed-symlink-does-not-exist-within-your-site-s-repository/。

我已经用 9 个不同的 Jekyll 主题尝试过它，但它们似乎都不起作用，所以我显然做错了什么。这是我正在采取的步骤

1) 创建一个新的 repo 并将 Jekyll 主题中的文件放在那里，或者从另一个 repo 中分叉它（例如https://github.com/iwiedenm/jekyll-theme-massively-src）

2) Git 把它拉进我的电脑并确保我在gh-pages分支上

3) 运行 bundle install --path vendor/bundle

4）确保它是用 bundle exec jekyll serve

5）一旦看起来不错，就上传到Github git add * git commit -m 'Test' git push

然后我在浏览器中转到 repo 并看到上面的错误，并且由于缺少“ffitarget.h”文件而看不到该网站。当我在该目录中查找它时，我能够找到它，但是 Github 似乎无法找到它。

尼克舒

PS：随意将其标记为重复。我看过其他页面，比如这个，我试过了，但没有用。