如何使用tf.解码

Question

我正在尝试使用Tensorflow创建一个二进制分类程序。通过调用从csv文件中读取特征和标签tf.解码. 你知道吗

示例代码现在可以工作了，csv中有四列（前三列是features，后三列是label）。我们将空（缺少）列的默认值设置为1。你知道吗

record_defaults = [[1],[1], [1],[1]]
columns = tf.decode_csv(record_string, record_defaults=record_defaults)

考虑到训练数据实际上是稀疏矩阵，我们不想用均值或其他值来代替空域，而是采用支持缺失值的算法。你知道吗

所以，我有两个问题：

1:如何指定“空”张量而不是标量数据tf.解码功能？你知道吗

2:在我的示例代码中，我使用下面的代码逻辑来训练模型，matmul是否支持空张量？也许空张量会被视为0？你知道吗

W = tf.Variable(tf.zeros([2, 2]), name="W")
b = tf.Variable(tf.zeros([2]))
x = tf.cast(x, tf.float32)
y = tf.matmul(x, W) + b