Introduction à TensorFlow

Contenu du cours

Introduction à TensorFlow

Introduction à TensorFlow

1. Tenseurs

Bienvenue à TensorFlow Introduction aux Tenseurs Propriétés des Tenseurs Applications des Tenseurs Lots Création de Tenseurs Types de Données Opérations de Base : Arithmétique Opérations de Base : Algèbre Linéaire Défi : Créer une Couche de Réseau Neuronal Transformations Opérations de Réduction Quiz : Bases de TensorFlow

2. Notions de Base de TensorFlow

Bande de Gradient Exécution de Graphe Implémentation de Réseau de Neurones Quiz : Conclusion Résumé

Quiz : Bases de TensorFlow

1. Étant donné un tenseur de rang `3`, à quoi sa forme peut-elle ressembler ?

2. Pour un tenseur de forme `(1, 4)`, pouvez-vous identifier son rang ?

3. Lequel des tenseurs suivants correspond au type de données `uint32` ?

4. Laquelle des affirmations suivantes est vraie concernant la règle de compatibilité de la multiplication de matrices (produit scalaire) ?

5. Lequel des éléments suivants est une alternative à la multiplication de matrices utilisant `tf.matmul` ?

6. Que représente la tranche `X[:, 2]` pour une matrice ?

7. Laquelle des opérations suivantes peut être utilisée pour combiner plusieurs tenseurs ?

8. Dans une opération de réduction, si nous ne spécifions pas un axe :

9. Quelle commande calcule la valeur moyenne d'un tenseur ?

10. Un site web suit les activités des utilisateurs pour `50` utilisateurs sur un mois (`30` jours). Chaque jour, il enregistre `10` métriques différentes (comme le temps passé sur le site, les clics, les achats, etc.) pour chaque utilisateur (`15000` valeurs au total). Quelle forme de tenseur encapsule ces données ?

Étant donné un tenseur de rang 3, à quoi sa forme peut-elle ressembler ?

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(3,)

(10, 2)

(1, 2, 3, 4)

(1, 1, 1)

Pour un tenseur de forme (1, 4), pouvez-vous identifier son rang ?

Sélectionnez la réponse correcte

1

2

3

4

Lequel des tenseurs suivants correspond au type de données uint32 ?

Sélectionnez la réponse correcte

Tenseur de chaînes de caractères.

Tenseur de nombres entiers.

Tenseur de valeurs booléennes.

Tenseur de nombres entiers non négatifs.

Laquelle des affirmations suivantes est vraie concernant la règle de compatibilité de la multiplication de matrices (produit scalaire) ?

Sélectionnez la réponse correcte

Le nombre de colonnes dans la première matrice doit être égal au nombre de lignes dans la deuxième matrice.

Le nombre de lignes dans la première matrice doit être égal au nombre de colonnes dans la deuxième matrice.

Les deux matrices doivent être des matrices carrées.

Les deux matrices doivent avoir la même forme.

Lequel des éléments suivants est une alternative à la multiplication de matrices utilisant tf.matmul ?

Sélectionnez la réponse correcte

tf.multiply

tf.tensordot avec le paramètre axes=1.

tf.add

tf.reduce_mean avec le paramètre axes=0.

Que représente la tranche X[:, 2] pour une matrice ?

Sélectionnez la réponse correcte

Toutes les lignes de la troisième colonne.

Toutes les colonnes de la troisième ligne.

Laquelle des opérations suivantes peut être utilisée pour combiner plusieurs tenseurs ?

Sélectionnez la réponse correcte

tf.multiply

tf.reshape

tf.concat

tf.divide

Dans une opération de réduction, si nous ne spécifions pas un axe :

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TensorFlow considérera le dernier axe (avec le plus grand indice).

TensorFlow générera une erreur.

TensorFlow réduira sur tous les axes et produira un scalaire.

TensorFlow produira un tenseur de la même forme.

Quelle commande calcule la valeur moyenne d'un tenseur ?

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tf.reduce_max

tf.reduce_min

tf.reduce_sum

tf.reduce_mean

Un site web suit les activités des utilisateurs pour 50 utilisateurs sur un mois (30 jours). Chaque jour, il enregistre 10 métriques différentes (comme le temps passé sur le site, les clics, les achats, etc.) pour chaque utilisateur (15000 valeurs au total). Quelle forme de tenseur encapsule ces données ?

Sélectionnez la réponse correcte

(300, 50)

(10, 50, 30, 24)

(30, 50, 10)

(15000,)

Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

Section 1. Chapitre 13

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