我有一个非常大的稀疏二维矩阵（200k x 100k）（稀疏度大约为0.002），我需要与自身相乘（换位后）。
A = 200k x 100k
我需要计算：
A x A.transpose（）
问题是，在Tensorflow中，稀疏矩阵乘法似乎没有稀疏矩阵
tf.sparse_tensor_dense_matmul()要求将一侧变成密集矩阵，这将达到内存限制
tf.sparse_matmul()似乎实际上需要密集的矩阵。
无法将整个矩阵（A）作为密集向量拟合到GPU内存中。
在Tensorflow中有没有办法使用其他稀疏矩阵的多个稀疏矩阵？我似乎无法找到一个。