为什么`keras.experimental.SequenceFeature`的输入必须是`SpareTensor`？

Question

我正在尝试将我的seq2seq模型迁移到TensorFlow 2.0。但是，我在功能列输入层中有一个问题。

在TensorFlow 2.0中，它们为序列数据提供了一个输入层，keras.experimental.SequenceFeatures，但我必须使用SpareTensor。

实际上，所有序列数据都不是SparseTensor。他们为什么要设计SpareTensor？

Answer 1

他们使用SpareTensor来表示具有任意序列长度的序列数据。但是，输入序列数据必须具有相同的最大序列长度。