小编Thi*_*ijs的帖子

在Tensorflow文档中,tf.nn.conv2d-operation被描述为:

1. 将滤光片压平成具有形状的二维矩阵[filter_height * filter_width * in_channels, output_channels].
2. 从输入张量中提取图像块以形成虚拟的形状张量[batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels].
3. 对于每个补丁,右对乘滤波器矩阵和图像补丁矢量.

是否有适用的操作只是第2步？我在API文档中找不到类似的东西.我可能会用错误的关键字搜索.

我在Scala中产生了大量(~100,000)http请求任务作为Futures.这需要一段时间,所以我希望能够通过递增全局计数器来跟踪这些期货中有多少已成功完成或失败.但是,我希望避免竞争条件.Scala中有选项来制作原子计数器吗？或者还有更好的方法吗？

代码如下所示:

val futures = for(i <- 0 until nSteps) yield future {
    ...
    val content = blocking { ... http request ... }
    process(content)
}
Await.result(Future.sequence(futures),2 hours)