我有一组在tensorflow v1.4中创建的集成2D BRNN（使用LSTMCell）。当我重新加载它们时，就这样：
Mono<Void>它运行平稳，所有输入均无错误。但是，我最近升级到了tf v1.10，对于某些较大的输入（通常维度1 x> 500 x> 500 x 100），它会返回段错误。对于较小的输入，通常可以。这正在使用CPU处理。我想知道是否在这两个版本之间进行了某些升级，以便在重新加载模型时可以在代码的序言中还原这些功能。
它通常会通过前两个模型，并且每次都在相同的集成模型（不是第一个模型）上失败，这与其他模型有所不同，其架构为2DRNN> CNN> Fully-Connected，而不是CNN> 2DRNN>完全连接，这就是其他大多数形状的方式。可能是2DRNN> CNN结以某种方式引起了内存问题吗？也许我不确定，是否可能需要更新某个库以使其与v1.10更兼容。
在重要的情况下，2DRNN层的输出为（1，L，L，800）形状，而CNN层为（1，L，L，64），其中L的范围为30-1000。完全连接层是大小为（M，512）的重塑，其中M =（L + 1）* L / 2。
感谢您提供的任何帮助。此错误已在多台计算机上发生，包括我们的服务器具有128GB的RAM。