tf.raw_ops.TakeManySparseFromTensorsMap

Чтение SparseTensors из SparseTensorsMap и их конкатенация.

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

Ввод 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 совпадать. Когда конечный SparseTensor создаётся, он имеет ранг на единицу выше, чем ранги входящих SparseTensor объектов (они были конкатенированы по новому размеру строки слева).

Значения формы выходного объекта SparseTensor для всех измерений, кроме первого, являются максимальными по входящим SparseTensor объектам по соответствующим измерениям. Его первое значение формы равно N, размеру мини-пакета.

Предполагается, что индексы вводимых SparseTensor объектов упорядочены в стандартном лексикографическом порядке. Если это не так, после этого шага выполните SparseReorder для восстановления порядка 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 конечный SparseTensor будет:

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