我正在创建一个图层，该图层使用其输入张量创建一个SparseTensor，即输入张量是SparseTensor的相应索引和值。
因为：
indices：2D int64形状的张量
由于tf.cast(x, tf.int64)不可区分，所以我不确定这是否可以实现。
另一种选择是基于tf.round()查找周转时间，但SparseTensor不会接受其他类型的张量作为索引。
有没有一种方法可以将张量转换为整数并且没有None的梯度？
如何使用先前的层输出（浮点张量）创建SparseTensor？