windows-machine-learning - 未知のコンポーネントを持つ形状の TensorFloat を作成するには?

Question

この例に従って、入力と出力を ONNX モデルにバインドしました。

// I can bind this shape fine since it has all known components:
std::vector<int64_t> shape({ 1, 1000, 1, 1 });
binding.Bind(L"softmaxout_1", TensorFloat::Create(shape));

ただし、私自身のモデルには、未知のコンポーネントを持つ入力があります。

// This is the type shows in Netron: float32[unk__518,224,224,3], I tried:
std::vector<int64_t> shape({ "unk__518", 224, 224, 3 }); // Note: this doesn't compile since the first component is a string!
binding.Bind(L"Image:0", TensorFloat::Create(shape));

このような形状の TensorFloat を作成してバインドするにはどうすればよいですか?