DeserializeManySparse

Desserialize e concatene `SparseTensors` de um minibatch serializado.

A entrada `serialized_sparse` deve ser uma matriz de string de formato` [N x 3] `onde` N` é o tamanho do minibatch e as linhas correspondem às saídas compactadas de `SerializeSparse`. Todas as classificações dos objetos `SparseTensor` originais devem corresponder. Quando o `SparseTensor` final é criado, ele tem uma classificação acima das classificações dos objetos` SparseTensor` de entrada (eles foram concatenados ao longo de uma nova dimensão de linha).

Os valores de forma do objeto `SparseTensor` de saída para todas as dimensões, exceto o primeiro, são o máximo entre os valores de forma dos objetos` SparseTensor` de entrada para as dimensões correspondentes. Seu primeiro valor de forma é `N`, o tamanho do minibatch.

Os índices dos objetos `SparseTensor` de entrada são considerados ordenados em ordem lexicográfica padrão. Se este não for o caso, após esta etapa execute `SparseReorder` para restaurar a ordem do índice.

Por exemplo, se a entrada serializada for uma matriz `[2 x 3]` representando dois objetos `SparseTensor` originais:

índice = [0] [10] [20] valores = [1, 2, 3] forma = [50]

e

índice = [2] [10] valores = [4, 5] forma = [30]

então, o `SparseTensor` desserializado final será:

índice = [0 0] [0 10] [0 20] [1 2] [1 10] valores = [1, 2, 3, 4, 5] forma = [2 50]