ai.onnx.ml - OneHotEncoder¶
OneHotEncoder - 1 (ai.onnx.ml)¶
版本¶
域:
ai.onnx.ml起始版本:
1函数:
False支持级别:
SupportType.COMMON形状推断:
True
该算子的此版本**自 ai.onnx.ml 域的 1 版本起**可用。
摘要¶
将每个输入元素替换为由零和一组成的数组，其中一个会被放置在输入类别的索引位置。总类别数量将决定输出数组 Y 的附加维度的长度。
例如，如果我们输入一个包含单个值 4 的张量，并且类别数为 8，则输出将是一个形状为 [0,0,0,0,1,0,0,0] 的张量。
此运算符假定每个输入特征都来自同一组类别。
如果输入是 float、int32 或 double 类型的张量，则数据将被转换为整数，并且将使用 cats_int64s 类别列表进行查找。
属性¶
cats_int64s - INTS :
类别列表，整数。
必须定义 'cats_*' 属性中的一个且仅一个。cats_strings - STRINGS :
类别列表，字符串。
必须定义 'cats_*' 属性中的一个且仅一个。zeros - INT (默认为
'1')如果为 true 且类别不存在，则返回全零；如果为 false 且找不到类别，则运算符将失败。
输入¶
X (异构) - T
要编码的数据。
输出¶
Y (异构) - tensor(float)
编码后的输出数据，比 X 多一个维度。
类型约束¶
T in (
tensor(double),tensor(float),tensor(int32),tensor(int64),tensor(string))输入必须是数值类型的张量。