Я создал очень простое дерево решений, используя библиотеку sklearn. Это дерево обучается на основе 4 функций:
feat1 INT
feat2 INT
feat3 FLOAT
feat4 FLOAT
А метка / целевая функция - это логическое значение (0 или 1).
Я преобразовал дерево в формат ONNX и теперь хочу использовать библиотеку onnxruntime python, чтобы сделать прогноз. Я нашел в Интернете пример кода для этого. Проблема в том, что я не понимаю, что именно происходит во всех частях этого кода, функциях и параметрах. Это приводит к тому, что я получаю сообщение об ошибке. Я искал документацию, но не могу ее найти.
В приведенном ниже коде я конвертирую модель дерева в формат ONNX. Это успешно, но части кода я не понимаю. Что мне нужно ввести в переменную initial_type на основе 4 столбцов функций и метки / целевой функции, которую я использовал ранее? Теперь я ввел FloatTensorType([None, 4], потому что у меня есть 4 столбца с характеристиками, и что это за None, я понятия не имею.
##Convert to ONNX format
initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, 4]))]
onx = convert_sklearn(treeModel, initial_types=initial_type)
with open("path", "wb") as f:
f.write(onx.SerializeToString())
В приведенном ниже коде я хочу сделать прогноз, используя библиотеку onnxruntime, но получаю эту ошибку:
RuntimeError: Either type_proto was null or it was not of sequence type
Это потому, что я не понимаю последнюю строку кода ниже. Я ввел это {input_name: [4, 8, 77.8, 143.45], потому что это четыре значения для столбцов функций. Что я здесь делаю не так?
sess = rt.InferenceSession("pathToONNXModel")
input_name = sess.get_inputs()[0].name
label_name = sess.get_outputs()[0].name
pred_onx = sess.run([label_name], {input_name: [4, 8, 77.8, 143.45]})[0]
