DeserializeManySparse

Giải tuần tự hóa và ghép nối `SparseTensors` từ một minibatch được tuần tự hóa.

Đầu vào `serialized_sparse` phải là ma trận chuỗi có hình dạng `[N x 3]` trong đó `N` là kích thước minibatch và các hàng tương ứng với đầu ra được đóng gói của `SerializeSparse`. Thứ hạng của các đối tượng `SparseTensor` ban đầu đều phải khớp nhau. Khi `SparseTensor` cuối cùng được tạo, nó có thứ hạng cao hơn một bậc so với thứ hạng của các đối tượng `SparseTensor` sắp đến (chúng đã được nối dọc theo một chiều hàng mới).

Các giá trị hình dạng của đối tượng `SparseTensor` đầu ra cho tất cả các kích thước nhưng giá trị đầu tiên là giá trị tối đa trên các giá trị hình dạng của đối tượng `SparseTensor` đầu vào cho các kích thước tương ứng. Giá trị hình dạng đầu tiên của nó là `N`, kích thước minibatch.

Các chỉ mục của đối tượng `SparseTensor` đầu vào được giả sử được sắp xếp theo thứ tự từ điển tiêu chuẩn. Nếu không đúng như vậy, sau bước này hãy chạy `SparseReorder` để khôi phục thứ tự chỉ mục.

Ví dụ: nếu đầu vào được tuần tự hóa là ma trận `[2 x 3]` đại diện cho hai đối tượng `SparseTensor` ban đầu:

chỉ số = [ 0] [10] [20] giá trị = [1, 2, 3] hình dạng = [50]

Và

chỉ số = [ 2] [10] giá trị = [4, 5] hình dạng = [30]

thì `SparseTensor` được giải tuần tự hóa cuối cùng sẽ là:

chỉ số = [0 0] [0 10] [0 20] [1 2] [1 10] giá trị = [1, 2, 3, 4, 5] hình dạng = [2 50]