TakeManySparseFromTensorsMap

একটি `SparseTensorsMap` থেকে `SparseTensors` পড়ুন এবং সেগুলিকে সংযুক্ত করুন।

ইনপুট `sparse_handles` অবশ্যই একটি `int64` আকৃতির ম্যাট্রিক্স হতে হবে `[N, 1]` যেখানে `N` হল মিনিব্যাচের আকার এবং সারিগুলি `AddSparseToTensorsMap` বা `AddManySparseToTensorsMap` এর আউটপুট হ্যান্ডেলগুলির সাথে মিলে যায়। মূল `SparseTensor` অবজেক্টের র‍্যাঙ্কগুলি যেগুলি প্রদত্ত ইনপুট অপ্সগুলিতে গিয়েছিল সেগুলি অবশ্যই মিলবে৷ যখন চূড়ান্ত `SparseTensor` তৈরি করা হয়, তখন এটি আগত `SparseTensor` অবজেক্টের র‍্যাঙ্কের চেয়ে এক উচ্চতর র‌্যাঙ্ক করে (তাদের বাম দিকে একটি নতুন সারি মাত্রার সাথে সংযুক্ত করা হয়েছে)।

সমস্ত মাত্রার জন্য আউটপুট `SparseTensor` অবজেক্টের আকৃতির মান কিন্তু প্রথমটি সংশ্লিষ্ট মাত্রার জন্য ইনপুট `SparseTensor` অবজেক্টের আকৃতির মান জুড়ে সর্বোচ্চ। এর প্রথম আকৃতির মান হল `N`, মিনিব্যাচের আকার।

ইনপুট `SparseTensor` অবজেক্টের সূচকগুলিকে স্ট্যান্ডার্ড লেক্সিকোগ্রাফিক ক্রম অনুসারে অনুমান করা হয়। যদি এটি না হয়, এই ধাপের পরে সূচী ক্রম পুনরুদ্ধার করতে `SparseReorder` চালান।

উদাহরণস্বরূপ, যদি হ্যান্ডলগুলি একটি ইনপুটকে উপস্থাপন করে, যা একটি `[2, 3]` ম্যাট্রিক্স যা দুটি আসল `স্পার্স টেনসর` অবজেক্টের প্রতিনিধিত্ব করে:

index = [ 0]
             [10]
             [20]
     values = [1, 2, 3]
     shape = [50]
 

index = [ 2]
             [10]
     values = [4, 5]
     shape = [30]
 

index = [0  0]
             [0 10]
             [0 20]
             [1  2]
             [1 10]
     values = [1, 2, 3, 4, 5]
     shape = [2 50]