Estoy tratando de usarSparseTensor para representar variables de peso en una capa totalmente conectada.
Sin embargo, parece que TensorFlow 0.8 no permite usar SparseTensor como tf.Variable.
¿Hay alguna forma de evitar esto?

He intentado

import tensorflow as tf

a = tf.constant(1)
b = tf.SparseTensor([[0,0]],[1],[1,1])

print a.__class__  # shows <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
print b.__class__  # shows <class 'tensorflow.python.framework.ops.SparseTensor'>

tf.Variable(a)     # Variable is declared correctly
tf.Variable(b)     # Fail

Por cierto, mi objetivo final de usar SparseTensor es enmascarar permanentemente algunas de las conexiones en forma densa. Por lo tanto, estas conexiones podadas sonignorado al calcular y aplicar gradientes.

En mi implementación actual de MLP, SparseTensor y su forma dispersa dematmul ops informa con éxito salidas de inferencia. Sin embargo, los pesos declarados usando SparseTensor no se entrenan a medida que avanzan los pasos de entrenamiento.