TakeManySparseFromTensorsMap

อ่าน `SparseTensors` จาก `SparseTensorsMap` และต่อเข้าด้วยกัน

อินพุต `sparse_handles` ต้องเป็นเมทริกซ์ `int64` ของรูปร่าง `[N, 1]` โดยที่ `N` คือขนาดมินิแบทช์และแถวสอดคล้องกับที่จับเอาต์พุตของ `AddSparseToTensorsMap` หรือ `AddManySparseToTensorsMap` อันดับของออบเจ็กต์ `SparseTensor` ดั้งเดิมที่เข้าสู่การดำเนินการอินพุตที่กำหนดจะต้องตรงกันทั้งหมด เมื่อสร้าง `SparseTensor` สุดท้ายแล้ว จะมีอันดับที่สูงกว่าอันดับของวัตถุ `SparseTensor` ที่เข้ามาหนึ่งอันดับ (พวกมันถูกต่อเข้าด้วยกันตามมิติแถวใหม่ทางด้านซ้าย)

ค่ารูปร่างของวัตถุ `SparseTensor` เอาต์พุตสำหรับทุกมิติ แต่ค่าแรกคือค่าสูงสุดในค่ารูปร่างของวัตถุ `SparseTensor` ของอินพุตสำหรับขนาดที่สอดคล้องกัน ค่ารูปร่างแรกของมันคือ `N` ซึ่งเป็นขนาดมินิแบทช์

ดัชนีวัตถุ `SparseTensor` ของอินพุตจะถือว่าเรียงลำดับตามลำดับพจนานุกรมมาตรฐาน หากไม่เป็นเช่นนั้น หลังจากขั้นตอนนี้ ให้เรียกใช้ `SparseReorder` เพื่อคืนค่าการเรียงลำดับดัชนี

ตัวอย่างเช่น หากจุดจับแสดงถึงอินพุต ซึ่งเป็นเมทริกซ์ `[2, 3]` ที่แสดงถึงออบเจ็กต์ `SparseTensor` ดั้งเดิมสองรายการ:

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]