Python “如何克服”；Theano没有稀疏向量”；错误？

当张量为

dmatrix

时，以下代码可以正常工作，如下所示：

A = T.dmatrix('A') # Input tensor

X, updates = theano.scan(lambda i: T.sum((A+A[i])*(T.neq(A*A[i],0)), axis=1),
                         sequences=T.arange(A.shape[0]))

compute = function([A], X)

样本输入：

a = [[1,2,3,0,9],[3,2,6,2,7],[0,0,0,8,0],[1,0,0,0,3]]
compute(a)

相应的输出：

array([[ 30.,  33.,   0.,  14.],
       [ 33.,  40.,  10.,  14.],
       [  0.,  10.,  16.,   0.],
       [ 14.,  14.,   0.,   8.]])

当我尝试将其转换为稀疏矩阵时，真正的痛苦开始显现

A = sparse.csr_matrix(name='A', dtype='int64')

编译

X

时会弹出以下错误：

...
... 
NotImplementedError: Theano has no sparse vectorUse X[a:b, c:d], X[a:b, c:c+1] or X[a:b] instead.

我还尝试用

sparse.basic.add

和

sparse.basic.mul

分别替换扫描函数中的加法和乘法操作。无论我做什么，上述错误仍然存在

请帮忙。我该怎么做才能解决这个问题