深度學習之瑞士軍刀 pytorch入門 知到智慧樹網(wǎng)課答案

深度學習之瑞士軍刀入門-知到答案、智慧樹答案第一章單元測試1、問題：已知某函數(shù)的參數(shù)為35.8，執(zhí)行后結(jié)果為35，可能是以下函數(shù)中的（）。選項：A:intB:roundC:floorD:abs答案:【int;floor】2、問題：以下表達式中，（）的運算結(jié)果是False。選項：B:’abc’<’ABC’C:3<4and7<5or9>10D:24!=32答案:【’abc’<’ABC’】3、問題：在以下Python循環(huán)中，foriinrange(1,3)：foriinrange(2,5)：print(i*j)語句print(i*j)共執(zhí)行了（）次。選項：A:2B:3C:5D:6答案:【6】4、問題：在Python中，對于函數(shù)中return語句的理解，錯誤的是（）。選項：A:一定要有return語句B:可以有多條return語句，但只執(zhí)行一條C:return可以帶返回參數(shù)D:return可以不帶返回參數(shù)答案:【一定要有return語句】5、問題：一個直接或間接地調(diào)用自身的算法稱為遞歸，它有兩個條件，一個是要直接或間接地調(diào)用自身，另一個是必須有出口。選項：A:對B:錯答案:【對】6、問題：關(guān)于遞歸函數(shù)的描述，以下選項中正確的是（）。選項：A:包含一個循環(huán)結(jié)構(gòu)B:函數(shù)比較復雜C:函數(shù)名稱作為返回值D:函數(shù)內(nèi)部包含對本函數(shù)的再次調(diào)用答案:【函數(shù)內(nèi)部包含對本函數(shù)的再次調(diào)用】7、問題：關(guān)于形參和實參的描述，以下選項中正確的是（）。選項：A:程序在調(diào)用時，將實參復制給函數(shù)的形參B:參數(shù)列表中給出要傳入函數(shù)內(nèi)部的參數(shù)，這類參數(shù)稱為形式參數(shù)，簡稱形參C:函數(shù)定義中參數(shù)列表里面的參數(shù)是實際參數(shù)，簡稱實參D:程序在調(diào)用時，將形參復制給函數(shù)的實參答案:【程序在調(diào)用時，將實參復制給函數(shù)的形參】8、問題：關(guān)于return語句，以下選項中描述正確的是（）。選項：A:函數(shù)可以沒有return語句B:return只能返回一個值C:函數(shù)必須有一個return語句D:函數(shù)中最多只有一個return語句答案:【函數(shù)可以沒有return語句】9、問題：下面代碼的運行結(jié)果是（）。deffunc(num):num+=1a=10func(a)print(a)選項：A:10C:出錯D:int答案:【10】10、問題：下面代碼的輸出結(jié)果是（）。deffunc(a,b):a*=breturnas=func(5,2)print(s)選項：A:12B:20C:10D:1答案:【10】第二章單元測試1、問題：返回一個元祖，表示數(shù)組在各個方向上的長度選項：A:對B:錯答案:【對】2、問題：empty（）函數(shù)生成的數(shù)組完全是隨機的選項：A:對B:錯答案:【對】3、問題：b[1][1]是指數(shù)組中第一行第一列的元素值選項：A:對B:錯答案:【錯】4、問題：numpy提供了rand()函數(shù)用于生成元素（）區(qū)間上均勻分布的數(shù)組選項：A:[0，1)B:[0，1]C:(0，1)D:以上都不是答案:【[0，1)】5、問題：Python中的數(shù)據(jù)類型包括選項：A:整型B:浮點型C:字符型D:布爾型答案:【整型;浮點型;字符型;布爾型】6、問題：列表用（）標識。選項：A:對B:錯答案:【錯】7、問題：python2、python3都默認支持默認支持中文。選項：A:對B:錯答案:【錯】8、問題：b=np.arange(0,20,2)查找索引號為2的數(shù)據(jù)，取出數(shù)組中元素4。選項：A:對B:錯答案:【對】9、問題：b[1:8:2]=1，數(shù)組輸出0，1，4，1，8，1，12，1，16，18選項：A:對B:錯答案:【對】10、問題：flatten()方法就把X轉(zhuǎn)換成一維數(shù)組返回一個一維的數(shù)組，作用的對象可以是列表。選項：A:對B:錯答案:【對】第三章單元測試1、問題：Series支持向量化操作。選項：A:對B:錯答案:【對】2、問題：一個DataFrame中可以包含若干個Series。選項：A:對B:錯答案:【對】3、問題：在DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，使用drop刪除指定行或列，drop默認刪除行。選項：A:對B:錯答案:【對】4、問題：sort_index方法默認是按照索引進行倒序排的。選項：A:對B:錯答案:【錯】5、問題：在使用Pandas離散化功能時，cut是根據(jù)每個值出現(xiàn)的次數(shù)來進行離散化的，qcut是根據(jù)每個值的大小來進行離散化的。選項：A:對B:錯答案:【錯】6、問題：以下選項中，不是Python中用于進行數(shù)據(jù)分析及可視化處理的第三方庫是（）。選項：A:mxnetB:mayavi2C:numpyD:pandas答案:【mxnet】7、問題：數(shù)據(jù)分析方向的第三方庫是（）。選項：A:numpyB:timeC:pdfminerD:beautifulsoup4答案:【numpy】8、問題：以下選項中，Python數(shù)據(jù)分析方向的第三方庫是（）。選項：A:flaskB:pandasC:DjangoD:PIL答案:【pandas】9、問題：開發(fā)方向的第三方庫是（）。選項：A:requestsB:scipyC:pandasD:Django答案:【Django】10、問題：IDLE菜單中將選中區(qū)域取消縮進的快捷鍵是（）。選項：A:Ctrl+OB:Alt+CC:Ctrl+[D:Ctrl+V答案:【Ctrl+[】第四章單元測試1、問題：一個figure(圖)可以包含多個axes(坐標系)，但是一個axes只能屬于一個figure。選項：A:對B:錯答案:【對】2、問題：一個axes(坐標系)可以包含多個axis(坐標軸)，包含兩個即為2d坐標系，3個即為3d坐標系。選項：A:對B:錯答案:【對】3、問題：調(diào)用plt.bar函數(shù)，繪制柱狀圖。選項：A:對B:錯答案:【對】4、問題：plt.subplot(2,1,1)表示將圖像窗口分為了2行1列,當前活躍區(qū)為1。選項：A:對B:錯答案:【對】5、問題：通過plt.text標注數(shù)值，設(shè)置參數(shù)ha='center'縱向居中對齊，設(shè)置va='bottom'橫向底部（頂部）對齊。選項：A:對B:錯答案:【錯】6、問題：axes是一個數(shù)軸區(qū)域，通常一個axes包含兩個axis對象。選項：A:對B:錯答案:【對】7、問題：subplot是按網(wǎng)格分割figure后的子畫布。選項：A:對B:錯答案:【對】8、問題：axes包含legend(圖例)、title（子圖標題）等屬性。選項：A:對B:錯答案:【對】9、問題：在繪制之前，需要設(shè)置內(nèi)容，尺寸size、顏色color以及style，來決定圖形如何渲染。選項：A:對B:錯答案:【對】10、問題：axis實例包含了刻度標簽ticklabel、軸的名字label、有刻度tick，以及軸對應的橫向空間grid等。選項：A:對B:錯答案:【對】第五章單元測試1、問題：人工神經(jīng)網(wǎng)絡的模型按照學習方法來分成下面的哪幾個？選項：A:一階線性關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡B:高階非線性關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡C:有監(jiān)督的學習網(wǎng)絡D:無監(jiān)督的學習網(wǎng)絡答案:【有監(jiān)督的學習網(wǎng)絡;無監(jiān)督的學習網(wǎng)絡】2、問題：感知機模型是誰提出的？選項：A:赫布B:羅森勃拉特C:皮茲D:麥克洛奇答案:【羅森勃拉特】3、問題：關(guān)于tensor的類型轉(zhuǎn)換的問題，我們想要將該tensor投射為short類型，應該選擇哪一種方法？選項：A:torch.byte()B:torch.char()C:torch.short()D:t.float()答案:【torch.short()】4、問題：在神經(jīng)網(wǎng)絡中，不包含那一層？選項：A:輸入層B:隱藏層C:輸出層D:激勵函數(shù)層答案:【激勵函數(shù)層】5、問題：adam梯度下降的方法是momentum和adagrad兩種方法的融合。選項：A:對B:錯答案:【對】6、問題：activationfunction指的是什么（）選項：A:激勵函數(shù)B:損失函數(shù)C:活動函數(shù)D:自適應函數(shù)答案:【激勵函數(shù)】7、問題：深度學習本質(zhì)上是構(gòu)建含有多隱層的機器學習架構(gòu)模型，通過大規(guī)模數(shù)據(jù)進行訓練，得到大量更具代表性的特征信息。選項：A:對B:錯答案:【對】8、問題：tensor的形狀是一經(jīng)定義就不能改變。選項：A:對B:錯答案:【錯】9、問題：深度學習從業(yè)工作者又被稱為調(diào)參工程師。選項：A:對B:錯答案:【對】10、問題：Hebb或者赫布法則為構(gòu)造有學習功能的神經(jīng)網(wǎng)絡模型奠定了基礎(chǔ)。選項：A:對B:錯答案:【對】第六章單元測試1、問題：LeCun確立了CNN的現(xiàn)代結(jié)構(gòu)。選項：A:對B:錯答案:【對】2、問題：卷積層常用的激活函數(shù)是relu。選項：A:對B:錯答案:【對】3、問題：池化層常用到的3種循環(huán)方法是LP池化，混合池化，隨機池化。選項：A:對B:錯答案:【對】4、問題：CPU和GPU集群能夠加速神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練進程。選項：A:對B:錯答案:【對】5、問題：當序列很長的時候RNN會出現(xiàn)梯度消失問題。選項：A:對B:錯答案:【對】6、問題：Fullconnectedlayer指的是（）。選項：A:卷積層B:池化層C:全連接層D:激勵層答案:【全連接層】7、