Я пытаюсь построить свою модель глубокого обучения, используя Keras и TensorFlow. Моя модель должна ввести матрицу в качестве функций.
Матрица слишком большая, чтобы поместиться в память. К счастью, однако, матрица очень разрежена. Поэтому я использую scipy.sparse.dok_matrix() для его хранения.
Проблема в том, что Keras не поддерживает разреженную матрицу в качестве входных данных (может быть, TensorFlow поддерживает?). Я искал в интернете и нашел несколько решений этой проблемы, например: Keras, проблема разреженной матрицы . Он использовал функцию .todense(), чтобы превратить разреженную матрицу в плотную.
Но эти решения просто глупы. На самом деле это «поддельные решения», потому что, если бы я мог поместить в память плотную версию разреженной матрицы, зачем мне использовать разреженную матрицу?
Значит, у кого-нибудь есть «реальные решения» этой проблемы?