2020 深度学习应用开发-TensorFlow实践(景德镇陶瓷大学) 最新满分章节测试答案

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本课程起止时间为:2020-02-17到2020-06-16
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第四讲 磨刀不误砍柴工：TensorFlow 编程基础 测试2：Tensorflow编程基础单元测试

1、 问题:在计算图中，每个节点代表什么？
选项：
A:数据传递
B:控制依赖
C:张量
D:操作
答案: 【操作】

2、 问题:import tensorflow as tfnode1=tf.constant(3.0,tf.float32,name=”node1”)node2=tf.constant(4.0,tf.float32,name=”node2”)node3=tf.add(node1,node2)print(node3) 运行结果是什么？
选项：
A:0
B:7
C:7.0
D:Tensor（“Add：0，shape（），dtype=float32）
答案: 【Tensor（“Add：0，shape（），dtype=float32）】

3、 问题:import tensorflow as tfvector=tf.constant([[[1],[3]],[[5],[6]],[[7],[9]]])print(vector.get_shape())结果是？
选项：
A:（3，2，1）
B:（3）
C:（3，2）
D:3
答案: 【（3，2，1）】

4、 问题:下列不是tensorflow支持的类型是？
选项：
A:tf.float32
B:tf.int32
C:tf.complex64
D:tf.unit16
答案: 【tf.unit16】

5、 问题:node1=tf.constant(3.0,name=”node1”)的默认类型是？
选项：
A:tf.int16
B:tf.int32
C:tf.float32
D:tf.double64
答案: 【tf.float32】

6、 问题:node1=tf.constant(3,name=”node1”)的默认类型是？
选项：
A:tf.int16
B: tf.int32
C:tf.float32
D:tf.double64
答案: 【 tf.int32】

7、 问题:improt tensorflow as tfa=tf.constant(1,name=’a’)b=tf.constant(2.0,name=’b’)result=a+b运行结果是？
选项：
A:3
B:3.0
C:a+b
D:运行报错
答案: 【运行报错】

8、 问题:计算图中的操作用什么表示?
选项：
A:节点
B:常规边（实线）
C:特殊边（虚线）
D:箭头
答案: 【节点】

9、 问题:import tensorflow as tfnode1=tf.constant(3.0,float32,name=”node1″)node2=tf.constant(4.0,float32,name=”node2″)node3=tf.add(node1,node2)sess=tf.session()with sess.as_default(): print(node3.eval())运行结果是什么?
选项：
A:0
B:7
C:7.0
D:Tensor（“Add：0，shape（），dtype=float32）
答案: 【7.0】

10、 问题:import tensorflow as tfnode1=tf.Variable(3.0,float32,name=”node1″)node2=tf.Variable(4.0,float32,name=”node2″)node3=tf.add(node1,node2)sess=tf.session()with sess.as_default():print(node3.eval())运行结果是什么？
选项：
A:0
B:7
C:7.0
D:运行错误
答案: 【运行错误】

11、 问题:Tensorflow的占位符是（）？
选项：
A:constant
B: Variable
C:assign
D:placeholder
答案: 【placeholder】

12、 问题:TensorBoard的默认端口是（）？
选项：
A:6006
B:6600
C:8080
D:8000
答案: 【6006 】

13、 问题:tensorflow中通过（）可定义一个可修改变量
选项：
A:constant
B:Variable
C:assign
D:placeholder
答案: 【Variable】

14、 问题:上面哪个语句不能创建一个3x3x4形状的TensorFlow张量？
选项：
A: a=tf.get_variable(“get_varaible”,[3,3,4],initializer=tf.constant_initializer([3,3,4,5]))
B:b=tf.Variable([3,3,4])
C:c=tf.zeros([3,3,4])
D:d=tf.truncated_normal([3,3,4])
答案: 【b=tf.Variable([3,3,4])】

15、 问题:下面哪一项不是张量的属性？
选项：
A:名字
B:维度
C:取值
D:类型
答案: 【取值】

16、 问题:feed_dict参数用于传递（）定义的变量
选项：
A:constant
B:Variable
C:assign
D:placeholder
答案: 【placeholder】

17、 问题:tensorflow中用于人工更新变量取值的命令是（）？
选项：
A: constant
B:Variable
C:assign
D:get_variable
答案: 【assign】

18、 问题:下面说法错误的是（）？
选项：
A:会话拥有并管理Tensorflow程序运行时的所有资源
B:利用python的上下文管理器，可以不需要手动关闭会话
C: tf.InteractiveSession会自动将生成的会话注册为默认会话
D:不同计算图共享张量和运算
答案: 【不同计算图共享张量和运算】

19、 问题:下面说法正确的是（）？
选项：
A:常量可以不需要初始化
B:所有变量都需要人工赋值
C:feed_dict一次只能给一个变量赋值
D: fetch可以一次返回多个值分别赋给多个变量
答案: 【 fetch可以一次返回多个值分别赋给多个变量】

20、 问题:下面说法错误的是（）？
选项：
A:计算图在创建的时候就得到执行
B:张量没有真正保存数字
C:张量可以保存计算过程
D:张量在功能上可以理解为多维数组
答案: 【计算图在创建的时候就得到执行】

21、 问题:[[[6],[3]],[[2]],[[5]]]是一个几维张量？
选项：
A:0
B:1
C:2
D:3
答案: 【3】

22、 问题:import tensorflow as tften=tf.constant([[[1,2],[2,3]],[[3,4],[5.6]]])sess=tf.Session()print(sess.run(ten)[1,0,0])sess.close()运行结果是（）？
选项：
A:2
B:3
C:5
D:1
答案: 【3】

第三讲（根据基础选修） 工欲善其事必先利其器：简明Python基础 测试1：Python基础测试

1、 问题:在Python中，标识符不能包括以下哪个选项？
选项：
A:英文字母
B:阿拉伯数字
C:下划线
D:减号
答案: 【减号】

2、 问题:以下关于Python的说法哪个是错误的？
选项：
A:Python的标识符不能以数字开头
B:Python2和Python3有一定的区别
C:Python是一门面向过程的语言
D:Python由荷兰人Guido van Rossum 于1989年发明
答案: 【Python是一门面向过程的语言】

3、 问题:下面关于Python的变量的说法哪个是错误的？
选项：
A:每个变量都在内存中创建，包括变量的标识、名称和数据这些信息
B:每个变量在使用前不一定要赋值