使用稀疏张量为 TensorFlow 中的 softmax 层提供占位符

Question

有没有人尝试使用稀疏张量与 TensorFlow 进行文本分析并成功？一切准备就绪后，我设法养活feed_dict中tf.Session的使用SoftMax层numpy的阵列，但我无法养活字典，SparseTensorValues。

我还没有找到任何关于使用稀疏矩阵训练模型（例如 softmax）和 Tensor Flow 的文档，这很奇怪，因为类SparseTensor和/SparseTensorValues或TensorFlow.sparse_to_dense方法已经准备好了，但是没有关于如何提供feed_dict值字典的文档在session.run(fetches,feed_dict=None)方法。

非常感谢，