在Tensorflow中使用稀疏矩阵进行卷积网络

Question

我们使用tensorflow开发了一个卷积网络,该网络适用于小型数据集.但是,我们希望将其缩放为使用尺寸超过20,000的非常稀疏的tfidf矩阵.但似乎tensorflow不适合处理大型数据集.当然它有SparseTensors但它的功能似乎有限.我整天都在尝试搜索有关使用SparseTensors进行卷积网络的信息但却找不到.有没有办法使用功能类似的方式tf.layers.dense,并tf.tile与SparseTensors？通常用SparceTensors构建一个密集层.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 )

和

X = tf.tile( self.Xl, [self.L,1,1] )

在哪里X和Xl只是正常的张量对象,它们运作良好.但是当我将它们更改为SparseTensors时,它会产生大量错误.