我的模型需要一个邻接矩阵，该矩阵当前在numpy中创建并作为占位符传递给tensorflow。
随着问题规模的扩大，我认为内存和VRAM之间的I / O成为瓶颈，因为复杂度是二次的。例如我使用的是dim 400，这将产生160.000个矩阵值。
由于adj矩阵稀疏，我考虑过传递adj列表，然后在GPU上的tf中创建adj矩阵。
有什么建议吗？ 谢谢
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Tensorflow支持稀疏占位符。在此页面https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/sparse_placeholder
有一个示例显示了如何使用tf.sparse_placeholder