Quiz: Abschluss

1. Welche Operation führt `tf.matmul()` aus?

2. Was bewirkt `tf.transpose()` bei einem Tensor?

3. Was können Reduktionsoperationen in TensorFlow bewirken?

4. Was zeichnet das Gradient Tape in TensorFlow auf?

5. Welchen Zweck erfüllt der `@tf.function`-Dekorator?

6. Worauf bezieht sich Broadcasting in TensorFlow?

7. Was bedeutet "Rang" im Kontext von TensorFlow-Tensoren?

8. Welcher Vorteil ergibt sich daraus, eine Funktion in TensorFlow in einen Graphen umzuwandeln?

Welche Operation führt tf.matmul() aus?

Select the correct answer

Elementweise Multiplikation

Matrixmultiplikation

Matrixaddition

Transponierung

Was bewirkt tf.transpose() bei einem Tensor?

Select the correct answer

Kann seine Form ändern.

Normalisiert seine Werte.

Vertauscht seine Achsen.

Flacht ihn zu einem 1D-Array ab.

Was können Reduktionsoperationen in TensorFlow bewirken?

Select the correct answer

Reduzierung der Genauigkeit von Datentypen.

Summieren von Elementen eines Tensors.

Reduzierung der Modellgröße.

Berechnung des Mittelwerts der Elemente eines Tensors.

Was zeichnet das Gradient Tape in TensorFlow auf?

Select the correct answer

Die innerhalb seines Kontexts ausgeführten Operationen.

Fehler während des Modelltrainings.

Die endgültige Ausgabe eines Modells.

Ableitungen einer Berechnung bezüglich bestimmter Variablen.

Welchen Zweck erfüllt der @tf.function-Dekorator?

Select the correct answer

Definieren einer neuen TensorFlow-Operation.

Initialisierung von Modellgewichten.

Erstellung eines neuen Tensors.

Umwandlung einer Python-Funktion in einen TensorFlow-Graphen.

Worauf bezieht sich Broadcasting in TensorFlow?

Select the correct answer

Übertragung von Daten über ein Netzwerk.

Protokollierung der Ausgaben von Operationen.

Automatische Anpassung von Tensoren unterschiedlicher Formen bei arithmetischen Operationen.

Skalierung von Tensorwerten.

Was bedeutet "Rang" im Kontext von TensorFlow-Tensoren?

Select the correct answer

Die Anzahl der Dimensionen des Tensors.

Die Leistungseffizienz des Tensors.

Seine Position in einer Schicht des neuronalen Netzes.

Die Priorität von Operationen in der Berechnung.

Welcher Vorteil ergibt sich daraus, eine Funktion in TensorFlow in einen Graphen umzuwandeln?

Select the correct answer

Sie korrigiert automatisch Fehler in der Funktion.

Sie verbessert die Performance.

Sie ändert die Parameter der Funktion in Tensoren.

War alles klar?

Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 2. Kapitel 4

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8. Welcher Vorteil ergibt sich daraus, eine Funktion in TensorFlow in einen Graphen umzuwandeln?

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Matrixmultiplikation

Matrixaddition

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Was bewirkt tf.transpose() bei einem Tensor?

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Kann seine Form ändern.

Normalisiert seine Werte.

Vertauscht seine Achsen.

Flacht ihn zu einem 1D-Array ab.

Was können Reduktionsoperationen in TensorFlow bewirken?

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Reduzierung der Genauigkeit von Datentypen.

Summieren von Elementen eines Tensors.

Reduzierung der Modellgröße.

Berechnung des Mittelwerts der Elemente eines Tensors.

Was zeichnet das Gradient Tape in TensorFlow auf?

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Die innerhalb seines Kontexts ausgeführten Operationen.

Fehler während des Modelltrainings.

Die endgültige Ausgabe eines Modells.

Ableitungen einer Berechnung bezüglich bestimmter Variablen.

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Definieren einer neuen TensorFlow-Operation.

Initialisierung von Modellgewichten.

Erstellung eines neuen Tensors.

Umwandlung einer Python-Funktion in einen TensorFlow-Graphen.

Worauf bezieht sich Broadcasting in TensorFlow?

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Übertragung von Daten über ein Netzwerk.

Protokollierung der Ausgaben von Operationen.

Automatische Anpassung von Tensoren unterschiedlicher Formen bei arithmetischen Operationen.

Skalierung von Tensorwerten.

Was bedeutet "Rang" im Kontext von TensorFlow-Tensoren?

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Die Anzahl der Dimensionen des Tensors.

Die Leistungseffizienz des Tensors.

Seine Position in einer Schicht des neuronalen Netzes.

Die Priorität von Operationen in der Berechnung.

Welcher Vorteil ergibt sich daraus, eine Funktion in TensorFlow in einen Graphen umzuwandeln?

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Sie korrigiert automatisch Fehler in der Funktion.

Sie verbessert die Performance.

Sie ändert die Parameter der Funktion in Tensoren.

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2. Was bewirkt tf.transpose() bei einem Tensor?

3. Was können Reduktionsoperationen in TensorFlow bewirken?

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5. Welchen Zweck erfüllt der @tf.function-Dekorator?

6. Worauf bezieht sich Broadcasting in TensorFlow?

7. Was bedeutet "Rang" im Kontext von TensorFlow-Tensoren?

8. Welcher Vorteil ergibt sich daraus, eine Funktion in TensorFlow in einen Graphen umzuwandeln?

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6. Worauf bezieht sich Broadcasting in TensorFlow?

7. Was bedeutet "Rang" im Kontext von TensorFlow-Tensoren?

8. Welcher Vorteil ergibt sich daraus, eine Funktion in TensorFlow in einen Graphen umzuwandeln?

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