Quiz: Konklusion

1. Hvilken operation udfører `tf.matmul()`?

2. Hvad gør `tf.transpose()` ved en tensor?

3. Hvad kan reduktionsoperationer i TensorFlow gøre?

4. Hvad registrerer Gradient Tape i TensorFlow?

5. Hvad er formålet med `@tf.function`-dekorationen?

6. Hvad refererer broadcasting til i TensorFlow?

7. Hvad betyder "rank" i forbindelse med TensorFlow-tensorer?

8. Hvad er fordelen ved at omdanne en funktion til en graf i TensorFlow?

Hvilken operation udfører tf.matmul()?

Select the correct answer

Elementvis multiplikation

Matrixmultiplikation

Matrixaddition

Transponering

Hvad gør tf.transpose() ved en tensor?

Select the correct answer

Kan ændre dens form.

Normaliserer dens værdier.

Bytter dens akser.

Udflader den til et 1D-array.

Hvad kan reduktionsoperationer i TensorFlow gøre?

Select the correct answer

Reducerer præcisionen af datatyper.

Summerer elementer i en tensor.

Reducerer modellens størrelse.

Finder gennemsnittet af elementer i en tensor.

Hvad registrerer Gradient Tape i TensorFlow?

Select the correct answer

De operationer, der udføres inden for dens kontekst.

Fejl under modellens træning.

Modelens endelige output.

Gradienter af en beregning med hensyn til nogle variable.

Hvad er formålet med @tf.function-dekorationen?

Select the correct answer

At definere en ny TensorFlow-operation.

At initialisere modelvægtninger.

At oprette en ny tensor.

At konvertere en Python-funktion til en TensorFlow-graf.

Hvad refererer broadcasting til i TensorFlow?

Select the correct answer

Overførsel af data over et netværk.

Logning af output fra operationer.

Automatisk tilpasning af tensorer med forskellige former under aritmetiske operationer.

Skalering af tensorværdier.

Hvad betyder "rank" i forbindelse med TensorFlow-tensorer?

Select the correct answer

Antallet af dimensioner i tensoren.

Tensorens ydeevne.

Dens placering i et lag i et neuralt netværk.

Prioriteten af operationer i beregningen.

Hvad er fordelen ved at omdanne en funktion til en graf i TensorFlow?

Select the correct answer

Den retter automatisk fejl i funktionen.

Den forbedrer ydeevnen.

Den ændrer funktionens parametre til tensorer.

Var alt klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Tak for dine kommentarer!

Sektion 2. Kapitel 4

Spørg AI

Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat

Awesome!

Completion rate improved to 5.56

Quiz: Konklusion

Stryg for at vise menuen

1. Hvilken operation udfører `tf.matmul()`?

2. Hvad gør `tf.transpose()` ved en tensor?

3. Hvad kan reduktionsoperationer i TensorFlow gøre?

4. Hvad registrerer Gradient Tape i TensorFlow?

5. Hvad er formålet med `@tf.function`-dekorationen?

6. Hvad refererer broadcasting til i TensorFlow?

7. Hvad betyder "rank" i forbindelse med TensorFlow-tensorer?

8. Hvad er fordelen ved at omdanne en funktion til en graf i TensorFlow?

Hvilken operation udfører tf.matmul()?

Select the correct answer

Elementvis multiplikation

Matrixmultiplikation

Matrixaddition

Transponering

Hvad gør tf.transpose() ved en tensor?

Select the correct answer

Kan ændre dens form.

Normaliserer dens værdier.

Bytter dens akser.

Udflader den til et 1D-array.

Hvad kan reduktionsoperationer i TensorFlow gøre?

Select the correct answer

Reducerer præcisionen af datatyper.

Summerer elementer i en tensor.

Reducerer modellens størrelse.

Finder gennemsnittet af elementer i en tensor.

Hvad registrerer Gradient Tape i TensorFlow?

Select the correct answer

De operationer, der udføres inden for dens kontekst.

Fejl under modellens træning.

Modelens endelige output.

Gradienter af en beregning med hensyn til nogle variable.

Hvad er formålet med @tf.function-dekorationen?

Select the correct answer

At definere en ny TensorFlow-operation.

At initialisere modelvægtninger.

At oprette en ny tensor.

At konvertere en Python-funktion til en TensorFlow-graf.

Hvad refererer broadcasting til i TensorFlow?

Select the correct answer

Overførsel af data over et netværk.

Logning af output fra operationer.

Automatisk tilpasning af tensorer med forskellige former under aritmetiske operationer.

Skalering af tensorværdier.

Hvad betyder "rank" i forbindelse med TensorFlow-tensorer?

Select the correct answer

Antallet af dimensioner i tensoren.

Tensorens ydeevne.

Dens placering i et lag i et neuralt netværk.

Prioriteten af operationer i beregningen.

Hvad er fordelen ved at omdanne en funktion til en graf i TensorFlow?

Select the correct answer

Den retter automatisk fejl i funktionen.

Den forbedrer ydeevnen.

Den ændrer funktionens parametre til tensorer.

Var alt klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Tak for dine kommentarer!

Sektion 2. Kapitel 4

Quiz: Konklusion

1. Hvilken operation udfører tf.matmul()?

2. Hvad gør tf.transpose() ved en tensor?

3. Hvad kan reduktionsoperationer i TensorFlow gøre?

4. Hvad registrerer Gradient Tape i TensorFlow?

5. Hvad er formålet med @tf.function-dekorationen?

6. Hvad refererer broadcasting til i TensorFlow?

7. Hvad betyder "rank" i forbindelse med TensorFlow-tensorer?

8. Hvad er fordelen ved at omdanne en funktion til en graf i TensorFlow?

Awesome!

Quiz: Konklusion

1. Hvilken operation udfører tf.matmul()?

2. Hvad gør tf.transpose() ved en tensor?

3. Hvad kan reduktionsoperationer i TensorFlow gøre?

4. Hvad registrerer Gradient Tape i TensorFlow?

5. Hvad er formålet med @tf.function-dekorationen?

6. Hvad refererer broadcasting til i TensorFlow?

7. Hvad betyder "rank" i forbindelse med TensorFlow-tensorer?

8. Hvad er fordelen ved at omdanne en funktion til en graf i TensorFlow?

1. Hvilken operation udfører `tf.matmul()`?

2. Hvad gør `tf.transpose()` ved en tensor?

5. Hvad er formålet med `@tf.function`-dekorationen?

1. Hvilken operation udfører `tf.matmul()`?

2. Hvad gør `tf.transpose()` ved en tensor?

5. Hvad er formålet med `@tf.function`-dekorationen?