Quiz : Conclusion

1. Quelle opération la fonction `tf.matmul()` effectue-t-elle ?

2. Que fait la fonction `tf.transpose()` à un tenseur ?

3. Que peuvent faire les opérations de réduction dans TensorFlow ?

4. Que mémorise Gradient Tape dans TensorFlow ?

5. Quel est le but du décorateur `@tf.function` ?

6. Dans TensorFlow, à quoi fait référence le broadcasting ?

7. Qu'est-ce que le « rang » dans le contexte des tenseurs TensorFlow ?

8. Quel est l'avantage de transformer une fonction en graphe dans TensorFlow ?

Quelle opération la fonction tf.matmul() effectue-t-elle ?

Select the correct answer

Multiplication élément par élément

Multiplication matricielle

Addition de matrices

Transposition

Que fait la fonction tf.transpose() à un tenseur ?

Select the correct answer

Peut modifier sa forme.

Normalise ses valeurs.

Échange ses axes.

Aplati en un tableau 1D.

Que peuvent faire les opérations de réduction dans TensorFlow ?

Select the correct answer

Réduire la précision des types de données.

Additionner les éléments d’un tenseur.

Réduire la taille du modèle.

Trouver la moyenne des éléments d’un tenseur.

Que mémorise Gradient Tape dans TensorFlow ?

Select the correct answer

Les opérations exécutées dans son contexte.

Les erreurs pendant l'entraînement du modèle.

La sortie finale d'un modèle.

Les gradients d'un calcul par rapport à certaines variables.

Quel est le but du décorateur @tf.function ?

Select the correct answer

Définir une nouvelle opération TensorFlow.

Initialiser les poids du modèle.

Créer un nouveau tenseur.

Convertir une fonction Python en un graphe TensorFlow.

Dans TensorFlow, à quoi fait référence le broadcasting ?

Select the correct answer

Transmission de données sur un réseau.

Journalisation de la sortie des opérations.

Ajustement automatique des tenseurs de formes différentes lors des opérations arithmétiques.

Mise à l'échelle des valeurs des tenseurs.

Qu'est-ce que le « rang » dans le contexte des tenseurs TensorFlow ?

Select the correct answer

Le nombre de dimensions du tenseur.

L'efficacité de performance du tenseur.

Sa position dans une couche de réseau de neurones.

La priorité des opérations dans le calcul.

Quel est l'avantage de transformer une fonction en graphe dans TensorFlow ?

Select the correct answer

Elle corrige automatiquement les erreurs dans la fonction.

Elle améliore les performances.

Elle modifie les paramètres de la fonction en tenseurs.

Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

Section 2. Chapitre 4

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Posez n'importe quelle question ou essayez l'une des questions suggérées pour commencer notre discussion

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2. Que fait la fonction `tf.transpose()` à un tenseur ?

3. Que peuvent faire les opérations de réduction dans TensorFlow ?

4. Que mémorise Gradient Tape dans TensorFlow ?

5. Quel est le but du décorateur `@tf.function` ?

6. Dans TensorFlow, à quoi fait référence le broadcasting ?

7. Qu'est-ce que le « rang » dans le contexte des tenseurs TensorFlow ?

8. Quel est l'avantage de transformer une fonction en graphe dans TensorFlow ?

Quelle opération la fonction tf.matmul() effectue-t-elle ?

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Multiplication élément par élément

Multiplication matricielle

Addition de matrices

Transposition

Que fait la fonction tf.transpose() à un tenseur ?

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Peut modifier sa forme.

Normalise ses valeurs.

Échange ses axes.

Aplati en un tableau 1D.

Que peuvent faire les opérations de réduction dans TensorFlow ?

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Réduire la précision des types de données.

Additionner les éléments d’un tenseur.

Réduire la taille du modèle.

Trouver la moyenne des éléments d’un tenseur.

Que mémorise Gradient Tape dans TensorFlow ?

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Les opérations exécutées dans son contexte.

Les erreurs pendant l'entraînement du modèle.

La sortie finale d'un modèle.

Les gradients d'un calcul par rapport à certaines variables.

Quel est le but du décorateur @tf.function ?

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Définir une nouvelle opération TensorFlow.

Initialiser les poids du modèle.

Créer un nouveau tenseur.

Convertir une fonction Python en un graphe TensorFlow.

Dans TensorFlow, à quoi fait référence le broadcasting ?

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Transmission de données sur un réseau.

Journalisation de la sortie des opérations.

Ajustement automatique des tenseurs de formes différentes lors des opérations arithmétiques.

Mise à l'échelle des valeurs des tenseurs.

Qu'est-ce que le « rang » dans le contexte des tenseurs TensorFlow ?

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Le nombre de dimensions du tenseur.

L'efficacité de performance du tenseur.

Sa position dans une couche de réseau de neurones.

La priorité des opérations dans le calcul.

Quel est l'avantage de transformer une fonction en graphe dans TensorFlow ?

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Elle corrige automatiquement les erreurs dans la fonction.

Elle améliore les performances.

Elle modifie les paramètres de la fonction en tenseurs.

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4. Que mémorise Gradient Tape dans TensorFlow ?

5. Quel est le but du décorateur @tf.function ?

6. Dans TensorFlow, à quoi fait référence le broadcasting ?

7. Qu'est-ce que le « rang » dans le contexte des tenseurs TensorFlow ?

8. Quel est l'avantage de transformer une fonction en graphe dans TensorFlow ?

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2. Que fait la fonction tf.transpose() à un tenseur ?

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4. Que mémorise Gradient Tape dans TensorFlow ?

5. Quel est le but du décorateur @tf.function ?

6. Dans TensorFlow, à quoi fait référence le broadcasting ?

7. Qu'est-ce que le « rang » dans le contexte des tenseurs TensorFlow ?

8. Quel est l'avantage de transformer une fonction en graphe dans TensorFlow ?

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2. Que fait la fonction `tf.transpose()` à un tenseur ?

5. Quel est le but du décorateur `@tf.function` ?

1. Quelle opération la fonction `tf.matmul()` effectue-t-elle ?

2. Que fait la fonction `tf.transpose()` à un tenseur ?

5. Quel est le but du décorateur `@tf.function` ?