标签： tensorflow memory recurrent-neural-network tensor
我正在创建一个rnn，它继承Tensorflow中basicRNN的大部分属性，但是我具有批处理x d x n x m的4D状态张量，除了d之外，每个张量都在100-200左右。这将创建占用大量内存的操作。 鉴于在该张量中大多数值都是0，只有几个为1，所以我对更改张量的数据类型感兴趣。但是，对于rnn来说，所有状态都具有相同的数据类型。有没有办法解决此问题以创建较少的内存密集型操作。