tf.raw_ops.SparseConcat

Соединяет список SparseTensor по указанному измерению.

tf.raw_ops.SparseConcat(
    indices, values, shapes, concat_dim, name=None
)

Сцепление выполняется относительно плотных версий этих разреженных тензоров. Предполагается, что каждый вход представляет собой SparseTensor, элементы которого упорядочены по возрастанию номера измерения.

Все формы входных данных должны совпадать, за исключением измерения конкатенации. indices, values и shapes списки должны иметь одинаковую длину.

Форма выходных данных совпадает с формами входных данных, за исключением измерения конкатенации, где она равна сумме размеров входных данных по этому измерению.

Элементы выходных данных будут отсортированы для сохранения порядка сортировки по возрастанию номера измерения.

Эта операция выполняется за время O(M log M), где M — общее количество ненулевых значений во всех входных данных. Это связано с необходимостью внутренней сортировки для эффективного соединения по произвольному измерению.

Например, если concat_dim = 1 и входные данные:

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

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

то выходные данные будут:

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

Графически это эквивалентно выполнению

[    a] concat [  d e  ] = [    a   d e  ]
[b c  ]        [       ]   [b c          ]