TakeManySparseFromTensorsMap

`SparseTensorsMap`에서 `SparseTensors`를 읽고 연결합니다.

입력 `sparse_handles`는 `[N, 1]` 형태의 `int64` 행렬이어야 합니다. 여기서 `N`은 미니배치 크기이고 행은 `AddSparseToTensorsMap` 또는 `AddManySparseToTensorsMap`의 출력 핸들에 해당합니다. 주어진 입력 작업에 들어간 원래 'SparseTensor' 객체의 순위는 모두 일치해야 합니다. 최종 'SparseTensor'가 생성되면 들어오는 'SparseTensor' 개체의 순위보다 순위가 1 더 높습니다(왼쪽의 새 행 차원을 따라 연결되었습니다).

모든 차원에 대한 출력 `SparseTensor` 개체의 모양 값이지만 첫 번째는 해당 차원에 대한 입력 `SparseTensor` 개체의 모양 값 전체에 대한 최대값입니다. 첫 번째 모양 값은 미니배치 크기인 'N'입니다.

입력 `SparseTensor` 객체' 인덱스는 표준 사전순으로 정렬된 것으로 가정됩니다. 그렇지 않은 경우 이 단계 후에 'SparseReorder'를 실행하여 인덱스 순서를 복원하세요.

예를 들어, 핸들이 두 개의 원래 `SparseTensor` 객체를 나타내는 `[2, 3]` 행렬인 입력을 나타내는 경우:

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]