tf.raw_ops.TakeManySparseFromTensorsMap

Чтение SparseTensors из SparseTensorsMap и их конкатенация.

tf.raw_ops.TakeManySparseFromTensorsMap(
    sparse_handles, dtype, container='', shared_name='', name=None
)

Входной sparse_handles должен быть int64 матрицей формы [N, 1], где N — размер мини-пакета, а строки соответствуют выходным обработчикам AddSparseToTensorsMap или AddManySparseToTensorsMap. Ранги исходных SparseTensor объектов, которые вошли в заданные операции ввода, должны быть одинаковыми. Когда окончательный SparseTensor создается, его ранг на единицу выше, чем ранги входящих SparseTensor объектов (они были конкатенированы вдоль новой строки слева).

Значения формы выходного SparseTensor объекта для всех измерений, кроме первого, являются максимальными значениями по всем входным SparseTensor объектам для соответствующих измерений. Его первое значение формы равно N, размеру мини-пакета.

Индексы входных SparseTensor объектов предполагаются упорядоченными в стандартном лексикографическом порядке. Если это не так, после этого шага выполните SparseReorder, чтобы восстановить порядок индексов.

Например, если обработчики представляют вход, который является [2, 3] матрицей, представляющей два исходных SparseTensor объекта:

index = [ 0]
        [10]
        [20]
values = [1, 2, 3]
shape = [50]

и

index = [ 2]
        [10]
values = [4, 5]
shape = [30]

тогда окончательный SparseTensor будет:

index = [0  0]
        [0 10]
        [0 20]
        [1  2]
        [1 10]
values = [1, 2, 3, 4, 5]
shape = [2 50]