Cuestionario: Conceptos Básicos de TensorFlow

1. Dado un tensor de rango `3`, ¿cómo puede ser su forma?

2. Para un tensor de forma `(1, 4)`, ¿puede identificar su rango?

3. ¿Cuál de los siguientes tensores corresponde al tipo de dato `uint32`?

4. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera sobre la regla de compatibilidad para la multiplicación de matrices (producto punto)?

5. ¿Cuál de las siguientes es una alternativa a la multiplicación de matrices usando `tf.matmul`?

6. ¿Qué representa el corte `X[:, 2]` para una matriz?

7. ¿Cuál de las siguientes operaciones se puede utilizar para combinar múltiples tensores?

8. En una operación de reducción, si no especificamos un eje:

9. ¿Qué comando calcula el valor medio de un tensor?

10. Un sitio web realiza un seguimiento de las actividades de `50` usuarios durante un mes (`30` días). Cada día, registra `10` métricas diferentes (como tiempo en el sitio, clics, compras, etc.) para cada usuario (`15000` valores en total). ¿Qué forma de tensor encapsula estos datos?

Dado un tensor de rango 3, ¿cómo puede ser su forma?

Select the correct answer

(3,)

(10, 2)

(1, 2, 3, 4)

(1, 1, 1)

Para un tensor de forma (1, 4), ¿puede identificar su rango?

Select the correct answer

¿Cuál de los siguientes tensores corresponde al tipo de dato uint32?

Select the correct answer

Tensor de cadenas

Tensor de números enteros

Tensor de valores booleanos

Tensor de números enteros no negativos

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera sobre la regla de compatibilidad para la multiplicación de matrices (producto punto)?

Select the correct answer

El número de columnas en la primera matriz debe ser igual al número de filas en la segunda matriz.

El número de filas en la primera matriz debe ser igual al número de columnas en la segunda matriz.

Las dos matrices deben ser matrices cuadradas.

Las dos matrices deben tener la misma forma.

¿Cuál de las siguientes es una alternativa a la multiplicación de matrices usando tf.matmul?

Select the correct answer

tf.multiply

tf.tensordot con el parámetro axes=1

tf.add

tf.reduce_mean con el parámetro axes=0

¿Qué representa el corte X[:, 2] para una matriz?

Select the correct answer

Todas las filas de la tercera columna.

Todas las columnas de la tercera fila.

¿Cuál de las siguientes operaciones se puede utilizar para combinar múltiples tensores?

Select the correct answer

tf.multiply

tf.reshape

tf.concat

tf.divide

En una operación de reducción, si no especificamos un eje:

Select the correct answer

TensorFlow considerará el último eje (con el índice más grande).

TensorFlow generará un error.

TensorFlow reducirá a través de todos los ejes y producirá un escalar.

TensorFlow producirá un tensor de la misma forma.

¿Qué comando calcula el valor medio de un tensor?

Select the correct answer

tf.reduce_max

tf.reduce_min

tf.reduce_sum

tf.reduce_mean

Un sitio web realiza un seguimiento de las actividades de 50 usuarios durante un mes (30 días). Cada día, registra 10 métricas diferentes (como tiempo en el sitio, clics, compras, etc.) para cada usuario (15000 valores en total). ¿Qué forma de tensor encapsula estos datos?

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(300, 50)

(10, 50, 30, 24)

(30, 50, 10)

(15000,)

¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 1. Capítulo 13

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Cuestionario: Conceptos Básicos de TensorFlow

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1. Dado un tensor de rango `3`, ¿cómo puede ser su forma?

2. Para un tensor de forma `(1, 4)`, ¿puede identificar su rango?

3. ¿Cuál de los siguientes tensores corresponde al tipo de dato `uint32`?

4. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera sobre la regla de compatibilidad para la multiplicación de matrices (producto punto)?

5. ¿Cuál de las siguientes es una alternativa a la multiplicación de matrices usando `tf.matmul`?

6. ¿Qué representa el corte `X[:, 2]` para una matriz?

7. ¿Cuál de las siguientes operaciones se puede utilizar para combinar múltiples tensores?

8. En una operación de reducción, si no especificamos un eje:

9. ¿Qué comando calcula el valor medio de un tensor?

10. Un sitio web realiza un seguimiento de las actividades de `50` usuarios durante un mes (`30` días). Cada día, registra `10` métricas diferentes (como tiempo en el sitio, clics, compras, etc.) para cada usuario (`15000` valores en total). ¿Qué forma de tensor encapsula estos datos?

Dado un tensor de rango 3, ¿cómo puede ser su forma?

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(3,)

(10, 2)

(1, 2, 3, 4)

(1, 1, 1)

Para un tensor de forma (1, 4), ¿puede identificar su rango?

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¿Cuál de los siguientes tensores corresponde al tipo de dato uint32?

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Tensor de cadenas

Tensor de números enteros

Tensor de valores booleanos

Tensor de números enteros no negativos

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera sobre la regla de compatibilidad para la multiplicación de matrices (producto punto)?

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El número de columnas en la primera matriz debe ser igual al número de filas en la segunda matriz.

El número de filas en la primera matriz debe ser igual al número de columnas en la segunda matriz.

Las dos matrices deben ser matrices cuadradas.

Las dos matrices deben tener la misma forma.

¿Cuál de las siguientes es una alternativa a la multiplicación de matrices usando tf.matmul?

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tf.multiply

tf.tensordot con el parámetro axes=1

tf.add

tf.reduce_mean con el parámetro axes=0

¿Qué representa el corte X[:, 2] para una matriz?

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Todas las filas de la tercera columna.

Todas las columnas de la tercera fila.

¿Cuál de las siguientes operaciones se puede utilizar para combinar múltiples tensores?

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tf.multiply

tf.reshape

tf.concat

tf.divide

En una operación de reducción, si no especificamos un eje:

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TensorFlow considerará el último eje (con el índice más grande).

TensorFlow generará un error.

TensorFlow reducirá a través de todos los ejes y producirá un escalar.

TensorFlow producirá un tensor de la misma forma.

¿Qué comando calcula el valor medio de un tensor?

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tf.reduce_max

tf.reduce_min

tf.reduce_sum

tf.reduce_mean

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(300, 50)

(10, 50, 30, 24)

(30, 50, 10)

(15000,)

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1. Dado un tensor de rango 3, ¿cómo puede ser su forma?

2. Para un tensor de forma (1, 4), ¿puede identificar su rango?

3. ¿Cuál de los siguientes tensores corresponde al tipo de dato uint32?

4. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera sobre la regla de compatibilidad para la multiplicación de matrices (producto punto)?

5. ¿Cuál de las siguientes es una alternativa a la multiplicación de matrices usando tf.matmul?

6. ¿Qué representa el corte X[:, 2] para una matriz?

7. ¿Cuál de las siguientes operaciones se puede utilizar para combinar múltiples tensores?

8. En una operación de reducción, si no especificamos un eje:

9. ¿Qué comando calcula el valor medio de un tensor?

10. Un sitio web realiza un seguimiento de las actividades de 50 usuarios durante un mes (30 días). Cada día, registra 10 métricas diferentes (como tiempo en el sitio, clics, compras, etc.) para cada usuario (15000 valores en total). ¿Qué forma de tensor encapsula estos datos?

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2. Para un tensor de forma (1, 4), ¿puede identificar su rango?

3. ¿Cuál de los siguientes tensores corresponde al tipo de dato uint32?

4. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera sobre la regla de compatibilidad para la multiplicación de matrices (producto punto)?

5. ¿Cuál de las siguientes es una alternativa a la multiplicación de matrices usando tf.matmul?

6. ¿Qué representa el corte X[:, 2] para una matriz?

7. ¿Cuál de las siguientes operaciones se puede utilizar para combinar múltiples tensores?

8. En una operación de reducción, si no especificamos un eje:

9. ¿Qué comando calcula el valor medio de un tensor?

10. Un sitio web realiza un seguimiento de las actividades de 50 usuarios durante un mes (30 días). Cada día, registra 10 métricas diferentes (como tiempo en el sitio, clics, compras, etc.) para cada usuario (15000 valores en total). ¿Qué forma de tensor encapsula estos datos?

1. Dado un tensor de rango `3`, ¿cómo puede ser su forma?

2. Para un tensor de forma `(1, 4)`, ¿puede identificar su rango?

3. ¿Cuál de los siguientes tensores corresponde al tipo de dato `uint32`?

5. ¿Cuál de las siguientes es una alternativa a la multiplicación de matrices usando `tf.matmul`?

6. ¿Qué representa el corte `X[:, 2]` para una matriz?

10. Un sitio web realiza un seguimiento de las actividades de `50` usuarios durante un mes (`30` días). Cada día, registra `10` métricas diferentes (como tiempo en el sitio, clics, compras, etc.) para cada usuario (`15000` valores en total). ¿Qué forma de tensor encapsula estos datos?

1. Dado un tensor de rango `3`, ¿cómo puede ser su forma?

2. Para un tensor de forma `(1, 4)`, ¿puede identificar su rango?

3. ¿Cuál de los siguientes tensores corresponde al tipo de dato `uint32`?

5. ¿Cuál de las siguientes es una alternativa a la multiplicación de matrices usando `tf.matmul`?

6. ¿Qué representa el corte `X[:, 2]` para una matriz?

10. Un sitio web realiza un seguimiento de las actividades de `50` usuarios durante un mes (`30` días). Cada día, registra `10` métricas diferentes (como tiempo en el sitio, clics, compras, etc.) para cada usuario (`15000` valores en total). ¿Qué forma de tensor encapsula estos datos?