A. 张量不变量
B. 张量可以增加
C. 张量可以分解
D. 张量可变量
A、步长不能为负数,且起始位置的索引号,应该小于结束位置
B、起始位置:结束位置,是前闭后闭的
C、当起始位置、结束位置省略时,表示读取所有数据
D、起始位置、结束位置可以省略,步长不可以省略
A、train_x[0]:取第1张图片中的数据
B、train_x[2][1] :取第2张图片中的第1行
C、train_x[0][1][2]:取第1张图片中的第2行的第1列
D、train_x[2][1] :取第1张图片中的第2行
A、采用切片的方式,只能进行连续的或者有规律的采样
B、gather()函数可以同时对多个维度进行索引
C、gather_nd()函数通过指定采样的坐标,来同时采样多个点
D、gather()_nd函数可以同时对多个维度进行索引
A、[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
B、[9, 8, 7]
C、[2, 1, 0]
D、[3, 2, 1, 0]
A、train_x[0, :, :]:第1张图片
B、train_x[0:10, :, :]:前10张图片
C、train_x[:, 0:28:2, :]:对所有图片隔行采样
D、train_x[0:28:2, :, :]:对所有图片隔列采样
A、[[0 1] [4 5]]
B、[[0 1] [2 3]]
C、[[2 3] [4 5]]
D、[[0 1] [2 3] [4 5]]
A、tf.add(x, y)
B、tf.sub(x, y)
C、tf.multiply(x, y)
D、tf.divide(x,y)
A、tf.square(x):对x逐元素计算平方根
B、tf.pow(x, y):对x求y的幂次方
C、tf.math.log(x):计算以10为底,x的对数
D、tf.exp(x):计算x的e次方
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