SparseConcat

Ghép nối một danh sách `SparseTensor` dọc theo kích thước đã chỉ định.

Phép nối liên quan đến các phiên bản dày đặc của các tensor thưa thớt này. Người ta giả định rằng mỗi đầu vào là một `SparseTensor` có các phần tử được sắp xếp theo số thứ nguyên tăng dần.

Tất cả hình dạng của đầu vào phải khớp nhau, ngoại trừ kích thước concat. Danh sách `chỉ số`, `giá trị` và `hình dạng` phải có cùng độ dài.

Hình dạng đầu ra giống hệt với đầu vào', ngoại trừ dọc theo kích thước concat, trong đó nó là tổng kích thước của đầu vào dọc theo kích thước đó.

Các phần tử đầu ra sẽ được sử dụng để duy trì thứ tự sắp xếp theo số thứ nguyên tăng dần.

Hoạt động này chạy trong thời gian `O(M log M)`, trong đó `M` là tổng số giá trị không trống trên tất cả các đầu vào. Điều này là do nhu cầu sắp xếp nội bộ để ghép nối hiệu quả trên một chiều tùy ý.

Ví dụ: nếu `concat_dim = 1` và đầu vào là

sp_inputs[0]: hình dạng = [2, 3] [0, 2]: "a" [1, 0]: "b" [1, 1]: "c"

sp_inputs[1]: hình dạng = [2, 4] [0, 1]: "d" [0, 2]: "e"

thì đầu ra sẽ là

hình dạng = [2, 7] [0, 2]: "a" [0, 4]: "d" [0, 5]: "e" [1, 0]: "b" [1, 1]: " c"

Về mặt đồ họa, điều này tương đương với việc làm

[ a] concat [ de ] = [ ade ] [bc ] [ ] [bc ]