2025年人工智能AI應(yīng)用開發(fā)（TensorFlow）專項能力測試職業(yè)院校學生職業(yè)技能考核試卷一、單項選擇題（每題1分，共30題）1.TensorFlow的主要開發(fā)語言是？A.JavaB.PythonC.C++D.JavaScript2.下列哪個不是TensorFlow的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)？A.TensorB.VariableC.SessionD.Queue3.在TensorFlow中，用于創(chuàng)建變量的函數(shù)是？A.tf.placeholderB.tf.constantC.tf.VariableD.tf.session4.下列哪個操作符用于計算兩個張量的乘積？A.tf.addB.tf.multiplyC.tf.reduce_meanD.tf.argmax5.在TensorFlow中，用于執(zhí)行操作和獲取結(jié)果的類是？A.tf.TensorB.tf.SessionC.tf.VariableD.tf.placeholder6.下列哪個不是TensorFlow中的優(yōu)化器？A.tf.train.GradientDescentOptimizerB.tf.train.AdamOptimizerC.tf.train.SGDD.tf.train.RMSPropOptimizer7.下列哪個函數(shù)用于初始化所有變量？A.tf.global_variables_initializerB.tf.local_variables_initializerC.tf.variables_initializerD.tf.initialize_all_variables8.在TensorFlow中，用于創(chuàng)建占位符的函數(shù)是？A.tf.placeholderB.tf.constantC.tf.VariableD.tf.session9.下列哪個操作符用于計算兩個張量的和？A.tf.addB.tf.multiplyC.tf.reduce_meanD.tf.argmax10.在TensorFlow中，用于執(zhí)行圖操作的函數(shù)是？A.tf.runB.tf.executeC.tf.session.runD.tf.execute_operation11.下列哪個不是TensorFlow中的損失函數(shù)？A.tf.reduce_meanB.tf.softmax_cross_entropy_with_logitsC.tf.sigmoid_cross_entropy_with_logitsD.tf.losses.mean_squared_error12.在TensorFlow中，用于創(chuàng)建會話的函數(shù)是？A.tf.SessionB.tf.create_sessionC.tf.new_sessionD.tf.init_session13.下列哪個操作符用于計算張量的元素乘積？A.tf.reduce_sumB.tf.reduce_meanC.tf.mulD.d14.在TensorFlow中，用于保存模型的函數(shù)是？A.tf.saveB.tf.model_saveC.tf.save_modelD.tf.session_save15.下列哪個不是TensorFlow中的激活函數(shù)？A.tf.nn.reluB.tf.nn.sigmoidC.tf.nn.tanhD.tf.nn.softmax16.在TensorFlow中，用于創(chuàng)建變量的函數(shù)是？A.tf.placeholderB.tf.constantC.tf.VariableD.tf.session17.下列哪個操作符用于計算兩個張量的差？A.tf.subtractB.tf.addC.tf.multiplyD.tf.argmax18.在TensorFlow中，用于執(zhí)行操作和獲取結(jié)果的類是？A.tf.TensorB.tf.SessionC.tf.VariableD.tf.placeholder19.下列哪個不是TensorFlow中的優(yōu)化器？A.tf.train.GradientDescentOptimizerB.tf.train.AdamOptimizerC.tf.train.SGDD.tf.train.RMSPropOptimizer20.下列哪個函數(shù)用于初始化所有變量？A.tf.global_variables_initializerB.tf.local_variables_initializerC.tf.variables_initializerD.tf.initialize_all_variables21.在TensorFlow中，用于創(chuàng)建占位符的函數(shù)是？A.tf.placeholderB.tf.constantC.tf.VariableD.tf.session22.下列哪個操作符用于計算兩個張量的和？A.tf.addB.tf.multiplyC.tf.reduce_meanD.tf.argmax23.在TensorFlow中，用于執(zhí)行圖操作的函數(shù)是？A.tf.runB.tf.executeC.tf.session.runD.tf.execute_operation24.下列哪個不是TensorFlow中的損失函數(shù)？A.tf.reduce_meanB.tf.softmax_cross_entropy_with_logitsC.tf.sigmoid_cross_entropy_with_logitsD.tf.losses.mean_squared_error25.在TensorFlow中，用于創(chuàng)建會話的函數(shù)是？A.tf.SessionB.tf.create_sessionC.tf.new_sessionD.tf.init_session26.下列哪個操作符用于計算張量的元素乘積？A.tf.reduce_sumB.tf.reduce_meanC.tf.mulD.d27.在TensorFlow中，用于保存模型的函數(shù)是？A.tf.saveB.tf.model_saveC.tf.save_modelD.tf.session_save28.下列哪個不是TensorFlow中的激活函數(shù)？A.tf.nn.reluB.tf.nn.sigmoidC.tf.nn.tanhD.tf.nn.softmax29.在TensorFlow中，用于創(chuàng)建變量的函數(shù)是？A.tf.placeholderB.tf.constantC.tf.VariableD.tf.session30.下列哪個操作符用于計算兩個張量的差？A.tf.subtractB.tf.addC.tf.multiplyD.tf.argmax二、多項選擇題（每題2分，共20題）1.TensorFlow的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括？A.TensorB.VariableC.SessionD.Queue2.下列哪些是TensorFlow中的優(yōu)化器？A.tf.train.GradientDescentOptimizerB.tf.train.AdamOptimizerC.tf.train.SGDD.tf.train.RMSPropOptimizer3.下列哪些是TensorFlow中的激活函數(shù)？A.tf.nn.reluB.tf.nn.sigmoidC.tf.nn.tanhD.tf.nn.softmax4.在TensorFlow中，用于創(chuàng)建變量的函數(shù)包括？A.tf.placeholderB.tf.constantC.tf.VariableD.tf.session5.下列哪些操作符用于計算兩個張量的運算？A.tf.addB.tf.multiplyC.tf.reduce_meanD.tf.argmax6.在TensorFlow中，用于執(zhí)行操作和獲取結(jié)果的類包括？A.tf.TensorB.tf.SessionC.tf.VariableD.tf.placeholder7.下列哪些是TensorFlow中的損失函數(shù)？A.tf.reduce_meanB.tf.softmax_cross_entropy_with_logitsC.tf.sigmoid_cross_entropy_with_logitsD.tf.losses.mean_squared_error8.在TensorFlow中，用于創(chuàng)建會話的函數(shù)包括？A.tf.SessionB.tf.create_sessionC.tf.new_sessionD.tf.init_session9.下列哪些操作符用于計算張量的元素乘積？A.tf.reduce_sumB.tf.reduce_meanC.tf.mulD.d10.在TensorFlow中，用于保存模型的函數(shù)包括？A.tf.saveB.tf.model_saveC.tf.save_modelD.tf.session_save三、判斷題（每題1分，共20題）1.TensorFlow是一個開源的機器學習框架。（正確）2.TensorFlow只能在Python中使用。（錯誤）3.TensorFlow中的變量是不可變的。（錯誤）4.TensorFlow中的占位符用于在會話中傳遞數(shù)據(jù)。（正確）5.TensorFlow中的Session用于執(zhí)行圖操作。（正確）6.TensorFlow中的Optimizer用于更新變量。（正確）7.TensorFlow中的損失函數(shù)用于計算模型的誤差。（正確）8.TensorFlow中的激活函數(shù)用于引入非線性。（正確）9.TensorFlow中的保存模型函數(shù)用于保存模型參數(shù)。（正確）10.TensorFlow中的加載模型函數(shù)用于加載模型參數(shù)。（正確）11.TensorFlow中的變量初始化函數(shù)用于初始化變量。（正確）12.TensorFlow中的占位符初始化函數(shù)用于初始化占位符。（錯誤）13.TensorFlow中的Session創(chuàng)建函數(shù)用于創(chuàng)建會話。（正確）14.TensorFlow中的執(zhí)行函數(shù)用于執(zhí)行圖操作。（正確）15.TensorFlow中的變量更新函數(shù)用于更新變量。（正確）16.TensorFlow中的損失計算函數(shù)用于計算損失。（正確）17.TensorFlow中的激活函數(shù)計算函數(shù)用于計算激活值。（正確）18.TensorFlow中的保存模型函數(shù)用于保存整個模型。（正確）19.TensorFlow中的加載模型函數(shù)用于加載整個模型。（正確）20.TensorFlow中的變量初始化函數(shù)用于初始化所有變量。（正確）四、簡答題（每題5分，共2題）1.簡述TensorFlow中的變量、占位符和Session的作用。答：變量用于存儲可變的數(shù)據(jù)，占位符用于在會話中傳遞數(shù)據(jù)，Session用于執(zhí)行圖操作。2.簡述TensorFlow中的優(yōu)化器的作用。答：優(yōu)化器用于更新變量，以最小化損失函數(shù)。附標準答案：一、單項選擇題1.B2.D3.C4.B5.B6.C7.A8.A9.A10.C11.A12.A13.D14.A15.D16.C17.A18.B19.C20.A21.A22.A23.C24.A25.A26.D27.A28.D29.C30.A二、多項選擇題1.A,B,C,D2.A,B,