TakeManySparseFromTensorsMap

Przeczytaj `SparseTensors` z `SparseTensorsMap` i połącz je.

Dane wejściowe `sparse_handles` muszą być macierzą `int64` o kształcie `[N, 1]`, gdzie `N` to rozmiar minipartii, a wiersze odpowiadają uchwytom wyjściowym `AddSparseToTensorsMap` lub `AddManySparseToTensorsMap`. Wszystkie rangi oryginalnych obiektów `SparseTensor`, które weszły do ​​danych operacji wejściowych, muszą się zgadzać. Kiedy tworzony jest końcowy `SparseTensor`, ma on rangę o jeden wyższą niż rangi przychodzących obiektów `SparseTensor` (zostały one połączone wzdłuż nowego wymiaru wierszowego po lewej stronie).

Wyjściowe wartości kształtu obiektu `SparseTensor` dla wszystkich wymiarów oprócz pierwszego są maksymalnymi wartościami kształtu wejściowych obiektów `SparseTensor` dla odpowiednich wymiarów. Jej pierwszą wartością kształtu jest „N”, czyli rozmiar minipartii.

Zakłada się, że indeksy wejściowych obiektów `SparseTensor` są uporządkowane w standardowym porządku leksykograficznym. Jeśli tak nie jest, po tym kroku uruchom `SparseReorder`, aby przywrócić kolejność indeksów.

Na przykład, jeśli uchwyty reprezentują dane wejściowe, którymi jest macierz „[2, 3]” reprezentująca dwa oryginalne obiekty `SparseTensor`:

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]