DeserializeSparse

Desserialize objetos `SparseTensor`.

A entrada `serialized_sparse` deve ter a forma` [?,?, ...,?, 3] `onde a última dimensão armazena objetos` SparseTensor` serializados e as outras N dimensões (N> = 0) correspondem a um lote. Todas as classificações dos objetos `SparseTensor` originais devem corresponder. Quando o `SparseTensor` final é criado, sua classificação é a classificação dos objetos` SparseTensor` de entrada mais N; os tensores esparsos foram concatenados ao longo de novas dimensões, um para cada lote.

Os valores da forma do objeto `SparseTensor` de saída para as dimensões originais são o máximo entre os valores da forma dos objetos` SparseTensor` de entrada para as dimensões correspondentes. As novas dimensões correspondem ao tamanho do lote.

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]