Automatische Konvertierung von Eingangs- und Ausgangswerten bei der Ausführung von ONNX-Modellen

Die aktuelle ONNX-Version in MQL5 unterstützt nur Tensoren für Eingangs/Ausgangs-Werte. Tensoren sind Datenarrays mit den Elementen der folgenden Datentypen:

ONNX-Typ	Entspricht dem MQL5-Typ
ONNX_DATA_TYPE_BOOL	Bool
ONNX_DATA_TYPE_FLOAT	float
ONNX_DATA_TYPE_UINT8	uchar
ONNX_DATA_TYPE_INT8	char
ONNX_DATA_TYPE_UINT16	ushort
ONNX_DATA_TYPE_INT16	short
ONNX_DATA_TYPE_INT32	int
ONNX_DATA_TYPE_INT64	long
ONNX_DATA_TYPE_FLOAT16	—
ONNX_DATA_TYPE_DOUBLE	double
ONNX_DATA_TYPE_UINT32	uint
ONNX_DATA_TYPE_UINT64	ulong
ONNX_DATA_TYPE_COMPLEX64	—
ONNX_DATA_TYPE_COMPLEX128	complex
ONNX_DATA_TYPE_BFLOAT16	—
ONNX_DATA_TYPE_STRING	—

Nur Arrays, Vektoren und Matrizen (wir bezeichnen sie als Daten) können in ONNX-Modellen als Eingangs-/Ausgangswerte eingegeben werden.

Wenn die Parametertypen nicht mit dem Parametertyp des ONNX-Modells übereinstimmen und OnnxRun ohne das Flag ONNX_NO_CONVERSION aufgerufen wird, wird eine automatische Datenkonvertierung durchgeführt. Automatische Konvertierung bedeutet, dass vor der Ausführung eines ONNX-Modells die Nutzerdaten in ONNX-Tensoren mit der entsprechenden Konvertierung kopiert werden.

Wenn ein ONNX-Modell ohne die Autokonvertierung ausgeführt wird, wird das Modell mit den Daten ohne zusätzliches Kopieren berechnet.

WICHTIG! Die Autokonvertierung kontrolliert keinen Überlauf (Kürzen), daher sollten Sie die Daten und die Datentypen, die in das ONNX-Modell eingegeben werden, sorgfältig überwachen.

Autokonvertierung unterstützt die folgenden ONNX-Typen:

ONNX_DATA_TYPE_BOOL
ONNX_DATA_TYPE_FLOAT
ONNX_DATA_TYPE_UINT8
ONNX_DATA_TYPE_INT8
ONNX_DATA_TYPE_UINT16
ONNX_DATA_TYPE_INT16
ONNX_DATA_TYPE_INT32
ONNX_DATA_TYPE_INT64
ONNX_DATA_TYPE_FLOAT16
ONNX_DATA_TYPE_DOUBLE
ONNX_DATA_TYPE_UINT32
ONNX_DATA_TYPE_UINT64
ONNX_DATA_TYPE_COMPLEX64
ONNX_DATA_TYPE_COMPLEX128

Nichtunterstütze Typen

ONNX_DATA_TYPE_BFLOAT16
ONNX_DATA_TYPE_STRING

Autokonvertierungsregeln der Tensortypen

Wenn der MQL5-Typ nicht in der Liste der vom Modell unterstützten Typen enthalten ist, gibt die Ausführung des ONNX-Modells den Fehler ERR_ONNX_NOT_SUPPORTED zurück (Fehlercode 5802).

Hinweis: Bei der Autokonvertierung wird der Typ color als uint verarbeitet, während datetime als long verarbeitet wird.

Autokonvertierung von Eingangswerten

ONNX-Typ (Tensorelementtyp)	Von der Autokonvertierung unterstützter MQL5-Typ
ONNX_DATA_TYPE_BOOL	bool, char, uchar, short, ushort, int, color, uint, datetime, long, folat, double, complex Bei der Konvertierung werden Daten-Elemente durch einen einfachen Vergleich mit 0 überprüft
ONNX_DATA_TYPE_FLOAT16	float, double
ONNX_DATA_TYPE_FLOAT	char, uchar, short, ushort, int, color, uint, datetime, long, ulong, float, double
ONNX_DATA_TYPE_UINT8	Siehe ONNX_DATA_TYPE_FLOAT
ONNX_DATA_TYPE_INT8	Siehe ONNX_DATA_TYPE_FLOAT
ONNX_DATA_TYPE_UINT16	Siehe ONNX_DATA_TYPE_FLOAT
ONNX_DATA_TYPE_INT16	Siehe ONNX_DATA_TYPE_FLOAT
ONNX_DATA_TYPE_INT32	Siehe ONNX_DATA_TYPE_FLOAT
ONNX_DATA_TYPE_INT64	Siehe ONNX_DATA_TYPE_FLOAT
ONNX_DATA_TYPE_DOUBLE	Siehe ONNX_DATA_TYPE_FLOAT
ONNX_DATA_TYPE_UINT32	Siehe ONNX_DATA_TYPE_FLOAT
ONNX_DATA_TYPE_UINT64	Siehe ONNX_DATA_TYPE_FLOAT
ONNX_DATA_TYPE_COMPLEX64	complex
ONNX_DATA_TYPE_COMPLEX128	complex

Autokonvertierung von Ausgangswerten

ONNX-Typ (Tensorelementtyp)	Von der Autokonvertierung unterstützter MQL5-Typ
ONNX_DATA_TYPE_BOOL	bool, char, uchar, short, ushort, int, color, uint, datetime, long, folat, double, complex Wenn das Tensorelement Null ist, wird das Datenelement auf 0 gesetzt, andernfalls ist der Wert 1
ONNX_DATA_TYPE_FLOAT16	float, double
ONNX_DATA_TYPE_FLOAT	char, uchar, short, ushort, int, color, uint, datetime, long, ulong, float, double
ONNX_DATA_TYPE_UINT8	Siehe ONNX_DATA_TYPE_FLOAT
ONNX_DATA_TYPE_INT8	Siehe ONNX_DATA_TYPE_FLOAT
ONNX_DATA_TYPE_UINT16	Siehe ONNX_DATA_TYPE_FLOAT
ONNX_DATA_TYPE_INT16	Siehe ONNX_DATA_TYPE_FLOAT
ONNX_DATA_TYPE_INT32	Siehe ONNX_DATA_TYPE_FLOAT
ONNX_DATA_TYPE_INT64	Siehe ONNX_DATA_TYPE_FLOAT
ONNX_DATA_TYPE_DOUBLE	Siehe ONNX_DATA_TYPE_FLOAT
ONNX_DATA_TYPE_UINT32	Siehe ONNX_DATA_TYPE_FLOAT
ONNX_DATA_TYPE_UINT64	Siehe ONNX_DATA_TYPE_FLOAT
ONNX_DATA_TYPE_COMPLEX64	complex
ONNX_DATA_TYPE_COMPLEX128	complex

Siehe auch

Type Casting

Format-Konvertierung

Erstellen eines Modells