ai.onnx.ml - 字典向量化器

字典向量化器 - 1 (ai.onnx.ml)

版本

此版本的运算符已从ai.onnx.ml 域的版本 1 开始可用。

摘要

使用索引映射将字典转换为数组。
给定一个字典，每个键将在对应于键类型的词汇表属性中查找。找到键的词汇表数组中的索引将用于索引输出一维张量“Y”并将字典“X”中找到的值插入其中。
输入映射的键类型必须与定义的词汇表属性的元素类型相对应。因此，输出数组的长度将等于索引映射向量参数。输入字典中的所有键必须存在于索引映射向量中。对于输入字典中的每个项目，将其值插入输出数组中。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string_vocabulary参数设置为["a", "c", "b", "z"]，那么输入{"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。
    必须定义一个且仅定义一个词汇表。

  • string_vocabulary - STRINGS :

    一个字符串词汇表数组。
    必须定义一个且仅定义一个词汇表。

输入

  • X (异构) - T1

    一个字典。

输出

  • Y (异构) - T2

    一个保存输入字典中值的 1-D 张量。

类型约束

  • T1 in ( map(int64, double), map(int64, float), map(int64, string), map(string, double), map(string, float), map(string, int64) )

    输入必须是字符串或整数到字符串或数值类型的映射。键和值类型不能相同。

  • T2 in ( tensor(double), tensor(float), tensor(int64), tensor(string) )

    输出将是输入映射的值类型的张量。其形状将为 [1,C]，其中 C 是输入字典的长度。