DeserializeManySparse

क्रमबद्ध मिनीबैच से `SparseTensors` को डिसेरिएलाइज़ और संयोजित करें।

इनपुट `serialized_sparse` आकार का एक स्ट्रिंग मैट्रिक्स होना चाहिए `[N x 3]` जहां `N` मिनीबैच आकार है और पंक्तियाँ `SerializeSparse` के पैक्ड आउटपुट के अनुरूप हैं। मूल `SparseTensor` ऑब्जेक्ट की रैंक सभी से मेल खानी चाहिए। जब अंतिम `SparseTensor` बनाया जाता है, तो इसकी रैंक आने वाली `SparseTensor` ऑब्जेक्ट की रैंक से एक अधिक होती है (उन्हें एक नई पंक्ति आयाम के साथ संयोजित किया गया है)।

सभी आयामों के लिए आउटपुट `SparseTensor` ऑब्जेक्ट के आकार मान, लेकिन पहले संबंधित आयामों के लिए इनपुट `SparseTensor` ऑब्जेक्ट के आकार मान अधिकतम हैं। इसका पहला आकार मान `एन` है, मिनीबैच आकार।

इनपुट `SparseTensor` ऑब्जेक्ट्स के सूचकांकों को मानक लेक्सिकोग्राफ़िक क्रम में क्रमबद्ध माना जाता है। यदि ऐसा नहीं है, तो इस चरण के बाद इंडेक्स ऑर्डर को पुनर्स्थापित करने के लिए `SparseReorder` चलाएँ।

उदाहरण के लिए, यदि क्रमबद्ध इनपुट एक `[2 x 3]` मैट्रिक्स है जो दो मूल `SparseTensor` ऑब्जेक्ट का प्रतिनिधित्व करता है:

सूचकांक = [0] [10] [20] मान = [1, 2, 3] आकार = [50]

और

सूचकांक = [2] [10] मान = [4, 5] आकार = [30]

तो अंतिम डिसेरिएलाइज़्ड `SparseTensor` होगा:

सूचकांक = [0 0] [0 10] [0 20] [1 2] [1 10] मान = [1, 2, 3, 4, 5] आकार = [2 50]