DeserializeManySparse

Désérialisez et concaténez les « SparseTensors » à partir d'un mini-lot sérialisé.

L'entrée `serialized_sparse` doit être une matrice de chaînes de forme `[N x 3]` où `N` est la taille du mini-lot et les lignes correspondent aux sorties compressées de `SerializeSparse`. Les rangs des objets `SparseTensor` d'origine doivent tous correspondre. Lorsque le `SparseTensor` final est créé, il a un rang supérieur à celui des objets `SparseTensor` entrants (ils ont été concaténés le long d'une nouvelle dimension de ligne).

Les valeurs de forme de l'objet `SparseTensor` de sortie pour toutes les dimensions, à l'exception des premières, sont les valeurs maximales des valeurs de forme des objets `SparseTensor` d'entrée pour les dimensions correspondantes. Sa première valeur de forme est « N », la taille du mini-lot.

Les indices des objets d'entrée `SparseTensor` sont supposés classés dans l'ordre lexicographique standard. Si ce n'est pas le cas, après cette étape, exécutez `SparseReorder` pour restaurer l'ordre des index.

Par exemple, si l'entrée sérialisée est une matrice « [2 x 3] » représentant deux objets « SparseTensor » d'origine :

index = [ 0] [10] [20] valeurs = [1, 2, 3] forme = [50]

et

index = [ 2] [10] valeurs = [4, 5] forme = [30]

alors le `SparseTensor` final désérialisé sera :

indice = [0 0] [0 10] [0 20] [1 2] [1 10] valeurs = [1, 2, 3, 4, 5] forme = [2 50]