ai.onnx.ml - DictVectorizer

DictVectorizer - 1 (ai.onnx.ml)

版本

  • 名称: DictVectorizer (GitHub)

  • : ai.onnx.ml

  • 起始版本: 1

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的算子自 domain ai.onnx.ml版本 1 起可用

摘要

使用索引映射将字典转换为数组。
给定一个字典,每个键将在与键类型对应的词汇表属性中查找。找到键在词汇表数组中的索引,然后用该索引对输出的 1 维张量 ‘Y’ 进行索引,并将字典 ‘X’ 中找到的值插入其中。
输入 map 的键类型必须与定义的词汇表属性的元素类型对应。因此,输出数组的长度将等于索引映射向量参数的长度。输入字典中的所有键都必须存在于索引映射向量中。对于输入字典中的每个项,将其值插入到输出数组中。输入字典中不存在的任何键,在输出数组中将为零。
例如:如果参数 string_vocabulary 设置为 ["a", "c", "b", "z"],则输入 {"a": 4, "c": 8} 将产生输出 [4, 8, 0, 0]

属性

  • int64_vocabulary - INTS :

    一个整数词汇表数组。
    必须且只能定义其中一个词汇表。

  • string_vocabulary - STRINGS :

    一个字符串词汇表数组。
    必须且只能定义其中一个词汇表。

输入

  • X (异构) - T1

    一个字典。

输出

  • Y (异构) - T2

    一个存储来自输入字典的值的 1 维张量。

类型约束

  • T1 在 ( map(int64, double), map(int64, float), map(int64, string), map(string, double), map(string, float), map(string, int64) ) 中

    输入必须是字符串或整数到字符串或数字类型的 map。键和值类型不能相同。

  • T2 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(int64), tensor(string) ) 中

    输出将是一个张量,其类型为输入 map 的值类型。其形状将是 [1,C],其中 C 是输入字典的长度。