DeserializeSparse

Desserialize objetos `SparseTensor`.

A entrada `serialized_sparse` deve ter o formato `[?, ?, ..., ?, 3]` onde a última dimensão armazena objetos `SparseTensor` serializados e as demais N dimensões (N >= 0) correspondem a um lote. As classificações dos objetos `SparseTensor` originais devem ser todas iguais. Quando o `SparseTensor` final é criado, sua classificação é a classificação dos objetos `SparseTensor` recebidos mais N; os tensores esparsos foram concatenados em novas dimensões, uma para cada lote.

Os valores de forma do objeto `SparseTensor` de saída para as dimensões originais são o máximo entre os valores de 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 na 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]