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Gabarito comentado
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Gabarito: B
Fundamento decisivo: O atributo Tensor.shape indica a forma do tensor, isto é, o tamanho em cada eixo, o que corresponde à alternativa B.
- Se a questão perguntar por shape, pense em forma do tensor: dimensões e tamanho em cada eixo.
- Se a alternativa falar em tipo dos elementos, confronte com a distinção entre shape e dtype.
- Separe atributos estruturais do tensor de mecanismos de treinamento, gradientes ou execução em hardware.
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No TensorFlow, um Tensor é uma estrutura de dados multidimensional (pense nele como uma generalização de vetores e matrizes para qualquer número de dimensões). O atributo Tensor.shape determina a geometria desse tensor, indicando o tamanho (número de elementos) em cada uma de suas dimensões (também chamadas de eixos ou axes).
Um vetor unidimensional com 5 elementos terá o shape (5,).
Uma matriz bidimensional com 3 linhas e 4 colunas terá o shape (3, 4).
Uma imagem colorida (altura, largura, canais de cor RGB) pode ter o shape (224, 224, 3).
Alternativa correta letra B
Por que as outras estão incorretas
A) o atributo que informa o tipo de dados dos elementos presentes no tensor é o Tensor.dtype
C) A diferenciação automática (cálculo de gradientes) no TensorFlow é realizada com o tf.GradienteTape
D) O cálculo ou inferência do tipo de dado ocorre durante a criação do tensor (ou via tf.cast), mapeado também pelo atributo .dtype.
E) O uso de aceleradores de hardware como GPUs ou TPUs é gerenciado pelo runtime do TensorFlow de forma automática ou explicitamente via comandos tf.device('/GPU:0')
Fonte: Gemini.
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