ai.onnx.ml - OneHotEncoder¶
OneHotEncoder - 1 (ai.onnx.ml)¶
版本¶
域:
ai.onnx.ml自版本:
1函数:
False支持级别:
SupportType.COMMON形状推断:
True
此版本的运算符已自域 ai.onnx.ml 的版本 1起可用。
摘要¶
将每个输入元素替换为一个由 1 和 0 组成的数组，其中在传递的类别的索引处放置一个 1。类别总数将决定输出数组 Y 的额外维度的尺寸。
例如，如果我们传递一个包含单个值 4 的张量，以及类别总数为 8，则输出将是一个包含 [0,0,0,0,1,0,0,0] 的张量。
此运算符假设每个输入特征都来自同一组类别。
如果输入是浮点数、int32 或双精度数的张量，则数据将被转换为整数，并且 cats_int64s 类别列表将用于查找。
属性¶
cats_int64s - INTS :
类别列表，整数。
必须定义且仅定义一个“cats_ *”属性。cats_strings - STRINGS :
类别列表，字符串。
必须定义且仅定义一个“cats_ *”属性。zeros - INT（默认值为
'1'）如果为真且类别不存在，则将返回全零；如果为假且未找到类别，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))输入必须是数字类型的张量。