ai.onnx.ml - 线性分类器

线性分类器 - 1 (ai.onnx.ml)

版本

• 名称: LinearClassifier (GitHub)

• 领域: ai.onnx.ml

• since_version: 1

• 函数: False

• support_level: SupportType.COMMON

• 形状推断: True

此版本的运算符自ai.onnx.ml域的第1版起已可用。

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 - 字符串 :

  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。

• 系数 - 浮点数（必需）：

  模型权重的集合。

• intercepts - FLOATS :

  一组拦截器。

• multi_class - INT (默认值为 '0'):

  指示是否执行OvR或多项式（0=OvR为默认值）。

• post_transform - STRING (默认值为 'NONE'):

  指示要应用于分数向量的转换。
  其中之一是‘NONE,’ ‘SOFTMAX,’ ‘LOGISTIC,’ ‘SOFTMAX_ZERO,’ 或 ‘PROBIT’

输入

• X (异构) - T1:

  待分类的数据。

输出

• Y (异构) - T2:

  分类输出（每个示例一个类别）。

• Z (异构) - tensor(float):

  分类分数（[N,E] - 每个类别和示例的分数）

类型约束

• T1 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(int32), tensor(int64) ) 中:

  输入必须是一个数值类型的张量，形状为[N,C]或[C]。在后一种情况下，它将被视为[1,C]。

• T2 在 ( tensor(int64), tensor(string) ) 中:

  输出将是一个字符串或整数的张量。