用稀疏矩阵求解卷积N的张量流

Question

我们使用张量流开发了一个卷积网络，它可以很好地处理小数据集。但是，我们希望通过使用维数超过20000的非常稀疏的tfidf矩阵来进行缩放。但是看起来tensorflow不适合处理大型数据集。当然，它有Sparsetensor，但它的功能似乎有限。我花了一整天的时间来搜索有关在卷积网络中使用Sparsetensor的信息，但是没有找到。有没有办法在SparseTensors中使用tf.layers.dense和{}之类的函数？一般来说，用Sparcetensor来建立一个致密的层。我有这些：

X = tf.layers.dense( X, dim, activation=self.activation,
                             name='{0}L{1}'.format(name, l),
                             kernel_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=.01),
                             reuse=reuse )

以及

^{pr2}$

其中X和{}只是普通张量对象，它们工作得很好。但当我把它们换成Sparsetensor时，会出现很多错误。在