ai.onnx.ml - 线性分类器¶
线性分类器 - 1 (ai.onnx.ml)¶
版本¶
domain:
ai.onnx.ml
since_version:
1
function:
False
support_level:
SupportType.COMMON
shape inference:
True
该版本算子自领域 ai.onnx.ml 的版本1起可用。
摘要¶
线性分类器
属性¶
classlabels_ints - INTS :
使用整数标签时的类别标签。必须且只能定义一个“classlabels”属性。
classlabels_strings - STRINGS :
使用字符串标签时的类别标签。必须且只能定义一个“classlabels”属性。
coefficients - FLOATS (必需)
模型权重的集合。
intercepts - FLOATS :
截距的集合。
multi_class - INT (默认值为
'0'
)指示是执行OvR还是多项式分类(0=OvR是默认值)。
post_transform - STRING (默认值为
'NONE'
)指示要应用于得分向量的转换。
以下之一:“NONE”、“SOFTMAX”、“LOGISTIC”、“SOFTMAX_ZERO”或“PROBIT”
输入¶
X (异构) - T1
待分类数据。
输出¶
Y (异构) - T2
分类输出(每个示例一个类别)。
Z (异构) - tensor(float)
分类得分([N,E] - 每个类别和每个示例一个得分
类型约束¶
T1 属于 (
tensor(double)
,tensor(float)
,tensor(int32)
,tensor(int64)
)输入必须是数值类型的张量,形状为 [N,C] 或 [C]。后一种情况将视为 [1,C]。
T2 属于 (
tensor(int64)
,tensor(string)
)输出将是字符串或整数张量。