标签： python-3.x tensorflow
我正尝试通过避免显式计算大型置换矩阵（len * s * len）来完成对可能的大型数组进行排序的可区分版本，如以下代码所示。假定下面的代码中batch_size为1，因此我们正在对大小为n的单个数组进行排序。
d=new l(me?s:"^(?:"+s.source+")",u)
在上面，tf.map_fn（）由于生成巨大的图而导致OOM错误。在这种情况下有提高内存性能的想法吗？
无法打包/解包s，因为它的大小无法提前知道。