ai.onnx.ml - OneHotEncoder¶

OneHotEncoder - 1 (ai.onnx.ml)¶

版本¶

名称: OneHotEncoder (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¶

将每个输入元素替换为一个由1和0组成的数组，其中1放置在传入类别的索引处。总类别数将决定输出数组Y的额外维度的大小。
例如，如果我们传递一个值为4的张量，并且类别数为8，输出将是一个包含[0,0,0,0,1,0,0,0]的张量。
该操作符假设每个输入特征来自同一组类别。
如果输入是浮点数、int32或双精度张量，数据将被转换为整数，并使用cats_int64s类别列表进行查找。

属性¶

cats_int64s - INTS :

类别列表，整数。
必须定义且仅定义一个‘cats_*’属性。
cats_strings - 字符串 :

类别列表，字符串。
必须定义且仅定义一个‘cats_*’属性。
zeros - INT（默认为 '1'）：

如果为true且类别不存在，将返回全零；如果为false且未找到类别，操作符将失败。

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 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(int32), tensor(int64), tensor(string) ):

输入必须是一个数值类型的张量。