小编fej*_*kso的帖子

看起来tf.nn.convolution应该能够进行 4D 卷积，但是我还没有能够成功创建一个 Keras 层来使用这个函数。

我尝试过使用 KerasLambda层来包装该tf.nn.convolution函数，但也许其他人有更好的主意？

我想利用数据的高维结构，因此重塑可能无法捕获数据集的性质。

我有一个问题,我希望并行执行多个彼此独立的语句.

我已经阅读了大量示例,表明这个玩具示例应该有效:

function f1(x,y,z)
  @sync @async begin
    # these two statements can be computed independently
    v1 = x+y; 
    v2 = y+z;
  end
  return v1*v2
end

但是,似乎@sync部分没有等待结果完成,因为我收到以下错误:

y1 = f1(1,2,3);
ERROR: LoadError: UndefVarError: v1 not defined

我成功地让它像这样工作:

function f2(x,y,z)
  v1 = @async x+y;
  v2 = @async y+z;
  return wait(v1)*wait(v2)
end

但是,在我看到的许多示例中,如果使用@sync块,则wait语句似乎是不必要的.

我正在使用Julia 0.6.2.

任何帮助将受到高度赞赏.