pytorch考試題庫及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪個是PyTorch中創(chuàng)建張量的方法？A.create_tensor()B.torch.tensor()C.make_tensor()D.new_tensor()2.PyTorch中神經網絡的核心類是？A.NeuralNetworkB.NetC.nn.ModuleD.Network3.用于計算張量梯度的函數(shù)是？A.calculate_grad()B.grad_tensor()C.torch.autograd.grad()D.compute_grad()4.以下哪個是激活函數(shù)？A.linear()B.relu()C.ReLU()D.sigmoid()5.保存模型參數(shù)的方法是？A.save_params()B.torch.save()C.save_model()D.model.save()6.加載模型參數(shù)的函數(shù)是？A.load_params()B.torch.load()C.load_model()D.model.load()7.以下哪個是優(yōu)化器？A.OptimizerB.torch.optimC.optimize()D.optimizer()8.計算損失函數(shù)的函數(shù)是？A.calculate_loss()B.loss_function()C.torch.nn.functional.loss()D.compute_loss()9.數(shù)據(jù)加載器是？A.DataLoaderB.LoadDataC.torch.data()D.DataLoad()10.以下哪個是張量維度的屬性？A.dim()B.dimension()C.size()D.shape()答案：1.B2.C3.C4.D5.B答案：6.B7.B8.C9.A10.A多項選擇題（每題2分，共10題）1.PyTorch中常用的張量操作有？A.加法addB.乘法mulC.轉置transposeD.求導derivative2.神經網絡的組成部分包括？A.輸入層inputlayerB.隱藏層hiddenlayerC.輸出層outputlayerD.連接層connectlayer3.激活函數(shù)的作用有？A.增加模型非線性B.加快訓練速度C.提高模型表達能力D.減少過擬合4.優(yōu)化器的參數(shù)有？A.學習率learningrateB.動量momentumC.權重衰減weightdecayD.迭代次數(shù)iterations5.數(shù)據(jù)預處理的步驟可能包括？A.歸一化normalizeB.數(shù)據(jù)增強augmentationC.數(shù)據(jù)清洗cleaningD.數(shù)據(jù)合并merge6.保存模型的方式有？A.保存整個模型savewholemodelB.保存模型參數(shù)savemodelparamsC.保存模型結構savemodelstructureD.保存模型狀態(tài)savemodelstate7.加載模型的方式有？A.加載整個模型loadwholemodelB.加載模型參數(shù)loadmodelparamsC.加載模型結構loadmodelstructureD.加載模型狀態(tài)loadmodelstate8.損失函數(shù)的類型有？A.均方誤差MSEB.交叉熵損失CrossEntropyLossC.二分類交叉熵損失BinaryCrossEntropyLossD.絕對誤差MAE9.數(shù)據(jù)加載器的參數(shù)有？A.數(shù)據(jù)集datasetB.批量大小batchsizeC.是否打亂shuffleD.線程數(shù)numworkers10.張量的屬性有？A.數(shù)據(jù)dataB.維度dimC.形狀shapeD.數(shù)據(jù)類型dtype答案：1.ABC2.ABC3.AC4.ABC5.ABC答案：6.BD7.BD8.ABC9.ABCD10.ABCD判斷題（每題2分，共10題）1.PyTorch只能在GPU上運行。（）2.神經網絡中隱藏層越多越好。（）3.激活函數(shù)必須是線性的。（）-4.優(yōu)化器的學習率越大越好。（）5.數(shù)據(jù)預處理會影響模型性能。（）6.保存模型時不需要保存模型代碼。（）7.加載模型時必須加載整個模型。（）8.損失函數(shù)值越小說明模型性能越好。（）9.數(shù)據(jù)加載器只能加載訓練數(shù)據(jù)。（）10.張量的形狀不能改變。（）答案：1.×2.×3.×答案：4.×5.√6.√7.×8.√9.×10.×簡答題（總4題，每題5分）1.簡述PyTorch中張量的作用。用于存儲和處理數(shù)據(jù)，是神經網絡計算的基礎，可進行各種數(shù)學運算。2.激活函數(shù)有哪些常見類型？ReLU、Sigmoid、Tanh等。3.優(yōu)化器的作用是什么？調整模型參數(shù)，使損失函數(shù)最小化，加快模型收斂。4.數(shù)據(jù)預處理的重要性是什么？提高數(shù)據(jù)質量，提升模型性能，防止過擬合。討論題（總4題，每題5分）1.如何選擇合適的激活函數(shù)？根據(jù)具體任務和數(shù)據(jù)特點，如分類任務常用ReLU，二分類可考慮Sigmoid等。2.優(yōu)化器的學習率對訓練有何