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PyTorch

Total questions: 15

Worksheet time: 8mins

Name
Class
Date
1.

PyTorch est créée et annoncée en Quelle année Respectivement ?

a)

2016 Sepetembre
2017 Octobre

b)

2016 Septembre

2016 Octobre

c)

2006 Septembre

2006 Octobre

2.

Il n'y pas de maximum pour le nombre de dimensions pour les tenseurs

a)

Vrai

b)

Faux

3.

Quelle est la principale application de PyTorch qui a contribué à sa popularité ?

a)

NLP

b)

Computer Vision

c)

Generative AI

d)

Aucune de ces Réponses

4.

Qu'est-ce que NLP signifie ?

a)

Networked Language Processing

b)

Neural Language Processing

c)

Natural Language Processing

5.

Quelle bibliothèque peut être utilisée pour créer des CNNs

a)

Keras

b)

PyTorch

c)

TensorFlow

6.

Parmi les options suivants, lesquelles ne décrivent pas le fonctionnement de la fonction ReLU() ?

a)

Normaliser les données

b)

Convertir les valeurs négatives en zéro

c)

Convertir les Valeurs de Sortie en Probabilité

d)

Aucune de réponses précédentes

7.

Qu'est-ce que l'optimiseur dans le contexte de l'apprentissage profond ?

a)

Une fonction d'activation

b)

Une méthode de régularisation et de normalisation

c)

Un algorithme pour maximiser la perte

d)

Un algorithme pour minimiser la perte

8.

Parmi ces fonctions d'activation, laquelle est utilisé dans les dernières couches ?

a)

Sigmoid

b)

Tanh

c)

Dropout

d)

Softmax

9.

Parmi ces fonctions d'activation, laquelle est utilisé dans les dernières couches ?

a)

Sigmoid

b)

Tanh

c)

Dropout

d)

Softmax

10.

x .view( - 1 ) dans PyTorch est utilisé pour ...

a)

Ajuster la dimension d'un tenseur

b)

Afficher les données d'un Tenseur

c)

Afficher la dimension d'un tenseur

d)

Redimensionner un tenseur

11.

On contrôle le (a)   de données dans la fonction forward

12.

Comment peut on définir "loss" ?

a)

nombre d'images correctement classées par le modèle.

b)

l'écart entre les prédictions du modèle et les étiquettes réelles

c)

la rapidité du modèle à effectuer une itération

d)

une fonction aléatoire générée par le modèle.

e)

la complexité du modèle en termes d'informations traitées simultanément.

13.

Qu'est-ce que la rétropropagation dans le contexte de l'apprentissage profond ?

a)

Un algorithme de clustering

b)

Une méthode d'optimisation des paramètres du modèle

c)

Calcul des gradients pour mettre à jour les paramètres du modèle

d)

Aucune de réponses précédentes

14.

Que fait la fonction optimizer.zero_grad() dans PyTorch ?

a)

Initialise les gradients à zéro

b)

Initialise les poids du modèle à zéro

c)

Calcule les gradients

d)

Aucune des réponses précédentes

15.

La fonction x = self . (a)   ( x )
est utile quand on veut se débarasser des données qui peuvent être fausses
ou bien hors de notre "dataset '