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[主观题]
使用tf.squeeze（)函数删除维度，若省略axis参数，则会删除所有长度为1的维度。
提问人：网友jiangweiwei
发布时间：2022-01-07
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A、RUN
B、STOP
C、RUN-P
D、MRES
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第2题
9．0.1%葡萄糖溶液(凝固点为Tf)与0.1%白蛋白溶液(凝固...
9．0.1%葡萄糖溶液(凝固点为Tf)与0.1%白蛋白溶液(凝固点为Tf)的凝固点的关系是( )。
A．Tf1＞Tf2B．Tf1=Tf2
C．Tf1＜Tf2D．无法判断
第3题
0.1%葡萄糖溶液(凝固点为Tf)与0.1%白蛋白溶液(凝固点...
0.1%葡萄糖溶液(凝固点为Tf)与0.1%白蛋白溶液(凝固点为Tf)的凝固点的关系是( )。
A．Tf1＞Tf2B．Tf1=Tf2
C．Tf1＜Tf2D．无法判断
第5题
下列关于切片的描述，正确的是_______。
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
第6题
使用索引读取MNIST数据集中train_x训练集，下列语句描述正确的是_______。
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
第7题
下列关于采样的说法中，错误的是_______。
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
第8题
下面程序的执行结果后，得到的张量切片是_______。 import tensorflow as tf t = tf.range(10) t[3::-1]
A、[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
B、[9, 8, 7]
C、[2, 1, 0]
D、[3, 2, 1, 0]
第9题
对手写数字数据集MNIST中的train_x训练集(60000,28,28)进行切片，下面对切片结果描述错误的是_______。 import tensorflow as tf import numpy as np mnist = tf.keras.datasets.mnist (train_x, train_y), (test_x, test_y) = mnist.load_data()
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
第10题
执行下列程序段后，输出的结果是_______。 import tensorflow as tf a = tf.range(6) b = tf.reshape(a, [3, 2]) c=tf.gather(b, axis=0, indices=[0, 2]) print(c.numpy())
A、[[0 1] [4 5]]
B、[[0 1] [2 3]]
C、[[2 3] [4 5]]
D、[[0 1] [2 3] [4 5]]
