第1周 - 基础知识 客观题： 1、什么是深度学习？ A. 机器学习的一个子集 B. 与机器学习无关的独立领域 C. 软件工程的一个分支 D. 数据库管理的一个分支 答案: A 2、PyTorch 主要用于什么？ A. 图像处理 B. 数据库管理 C. 深度学习 D. 网站开发 答案: C 3、如何安装 PyTorch？ A. 使用 pip B. 使用 apt-get C. 下载源代码编译 D. 无法安装 答案: A 4、什么是张量？ A. 一个数组 B. 一个函数 C. 一个数据库 D. 一个算法 答案: A 5、PyTorch 中的张量用于什么？ A. 存储和处理数据 B. 网络通信 C. 数据库查询 D. 图像渲染 答案: A 6、张量的阶数表示什么？ A. 张量的大小 B. 张量的形状 C. 张量的维度 D. 张量的数据类型 答案: C 7、在 PyTorch 中创建张量使用哪个函数？ A. torch.tensor() B. torch.Tensor() C. torch.create() D. torch.array() 答案: A or B (两者都可以用于创建张量) 8、如何在 PyTorch 中修改张量的形状？ A. 使用 reshape 方法 B. 使用 shape 方法 C. 使用 dim 方法 D. 使用 size 方法 答案: A 9、张量与矩阵的主要区别是什么？ A. 张量是矩阵的广义形式，可以有更多的维度 B. 矩阵是张量的广义形式，可以有更多的维度 C. 张量和矩阵是同一回事 D. 张量和矩阵没有关系 答案: A 10、PyTorch 主要用于哪种类型的学习？ A. 无监督学习 B. 有监督学习 C. 半监督学习 D. 强化学习 答案: B 11、PyTorch 是哪种类型的库？ A. 开源库 B. 商业库 C. 未公开的私有库 D. 只用于学术研究的库 答案: A 12、在 PyTorch 中，哪个函数用于堆叠多个张量？ A. torch.stack() B. torch.merge() C. torch.join() D. torch.append() 答案: A 13、下列哪个是 PyTorch 的主要竞争对手？ A. NumPy B. TensorFlow C. SciKit-Learn D. Pandas 答案: B 14、在 PyTorch 中，如何将张量从 GPU 移动到 CPU？ A. 使用 .to() 方法 B. 使用 .move() 方法 C. 使用 .copy() 方法 D. 使用 .transfer() 方法 答案: A 15、张量的形状是什么？ A. 张量的大小 B. 张量的数据类型 C. 张量每个维度的长度 D. 张量的颜色 答案: C 16、在 PyTorch 中，哪个函数用于计算两个张量的点积？ A. torch.dot() B. torch.matmul() C. torch.multiply() D. torch.add() 答案: A 17、在 PyTorch 中，自动微分是通过什么来实现的？ A. Autograd B. AutoDiff C. AutoCompute D. AutoTensor 答案: A 18、PyTorch 最初是由哪个组织开发的？ A. Google B. Facebook C. Microsoft D. IBM 答案: B 19、在 PyTorch 中，哪个函数用于计算张量的均值？ A. torch.mean() B. torch.average() C. torch.median() D. torch.mode() 答案: A 20、在 PyTorch 中，张量的数据类型可以是哪些？ A. 只能是浮点数 B. 只能是整数 C. 可以是浮点数、整数、布尔值等 D. 不能是数字 答案: C 简答题： 1、请简要介绍深度学习和神经网络有何关联。 答案: 深度学习是机器学习的一个子集，主要关注使用神经网络，特别是深层神经网络，来解决复杂的问题。 2、PyTorch 的主要优点是什么？ 答案: PyTorch 提供了一个灵活和动态的计算图，这使得它特别适用于研究和开发。它还有一个庞大的社区和丰富的文档，以及与 Python 生态系统良好的集成。 3、什么是张量，它在 PyTorch 中如何用于表示数据？ 答案: 张量是一个多维数组，用于在 PyTorch 中存储和处理数据。它可以是一维的（向量）、二维的（矩阵）或更高维度的。张量是 PyTorch 中神经网络的基本构建块，用于存储输入数据、模型参数等 |
说点什么...