ai.onnx.ml - OneHotEncoder

OneHotEncoder - 1 (ai.onnx.ml)

版本

• 名稱: OneHotEncoder (GitHub)

• 網域: ai.onnx.ml

• since_version: 1

• 函式: False

• 支援層級: SupportType.COMMON

• 形狀推斷: True

此版本的運算子自網域 ai.onnx.ml 的版本 1 開始提供。

摘要

將每個輸入元素替換為一和零的陣列，其中單一個一放置在傳入類別的索引處。類別總數將決定輸出陣列 Y 的額外維度的大小。
例如，如果我們傳遞一個單一值為 4 的張量，且類別計數為 8，則輸出將是一個具有 [0,0,0,0,1,0,0,0] 的張量。
此運算子假設每個輸入特徵都來自同一組類別。
如果輸入是浮點數、int32 或雙精度數的張量，則資料將會轉換為整數，並將使用 cats_int64s 類別列表進行查詢。

屬性

• cats_int64s - INTS :

  類別列表，整數。
  必須定義 'cats_*' 屬性中的一個且僅有一個。

• cats_strings - STRINGS :

  類別列表，字串。
  必須定義 'cats_*' 屬性中的一個且僅有一個。

• zeros - INT (預設為 '1')

  如果為 true 且類別不存在，將傳回全部零；如果為 false 且找不到類別，則運算子將會失敗。

輸入

• X (異質) - T

  要編碼的資料。

輸出

• Y (異質) - tensor(float)

  已編碼的輸出資料，比 X 多一個維度。

類型約束

• T in ( tensor(double), tensor(float), tensor(int32), tensor(int64), tensor(string) )

  輸入必須是數值類型的張量。