将稀疏矩阵用于Tensorflow的线性模型

Question

我最近一直在使用一些Tensorflow模型，即Large-scale Linear Models。我的输入包含以下内容的输出：

TfidfVectorizer(stop_words="english",strip_accents="ascii",analyzer="word,max_features=max_features, ngram_range=ngram_range)

因此，是稀疏（例如，咕咕声）矩阵。这些类是单个（密集）数组。我想知道，如何将这种格式的数据与简单的线性模型一起使用，以便像这样：

e = tf.estimator.LinearClassifier(
    feature_columns=[all_columns],
    model_dir=YOUR_MODEL_DIRECTORY)
e.train(input_fn=input_fn_train, steps=200)

有可能吗？

我目前看到的唯一选择是，线性模型是在低级API中编码的，但这在通过tensorflow进行许多可用模型的初始测试中会失去一些灵活性。