pytorch考試題庫(kù)及答案

一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.在PyTorch中，用于定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本構(gòu)建塊是（）A.TensorB.nn.ModuleC.OptimizerD.Dataset答案：B2.以下哪種操作可以將PyTorch的Tensor在CPU和GPU之間切換（）A..cpu()和.gpu()B..to('cpu')和.to('gpu')C..switch('cpu')和.switch('gpu')D.以上都不對(duì)答案：A3.PyTorch中，默認(rèn)的浮點(diǎn)數(shù)數(shù)據(jù)類(lèi)型是（）A.float16B.float32C.float64D.double答案：B4.以下關(guān)于PyTorch的Dataset類(lèi)說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.用于表示數(shù)據(jù)集B.必須實(shí)現(xiàn)__len__方法C.必須實(shí)現(xiàn)__add__方法D.可以被DataLoader使用答案：C5.在PyTorch中，要對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，通常使用（）A.nn.ParameterB.OptimizerC.LossFunctionD.Autograd答案：B6.對(duì)于一個(gè)形狀為(3,4,5)的PyTorchTensor，其元素個(gè)數(shù)為（）A.3B.4C.5D.60答案：D7.PyTorch的自動(dòng)求導(dǎo)功能主要基于（）A.正向傳播B.反向傳播C.鏈?zhǔn)椒▌tD.以上都是答案：D8.要將多個(gè)PyTorch的Tensor按維度拼接起來(lái)，可以使用（）A.torch.catB.torch.stackC.torch.splitD.torch.add答案：A9.在PyTorch中，定義損失函數(shù)使用（）A.nn.Module的子類(lèi)B.普通函數(shù)C.只有預(yù)定義的函數(shù)可用D.不需要定義，自動(dòng)生成答案：A10.以下關(guān)于PyTorch的Variable（在較新版本中已并入Tensor）說(shuō)法正確的是（）A.主要用于自動(dòng)求導(dǎo)B.不能進(jìn)行數(shù)值計(jì)算C.只有一種數(shù)據(jù)類(lèi)型D.不需要初始化答案：A二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪些是PyTorch中的常見(jiàn)損失函數(shù)（）A.MSELossB.CrossEntropyLossC.L1LossD.HingeLoss答案：ABC2.在PyTorch中，模型的保存可以使用（）A.torch.saveB.model.state_dict()C.pickle模塊D.json模塊答案：AB3.以下關(guān)于PyTorch的nn.Conv2d說(shuō)法正確的是（）A.用于二維卷積操作B.有輸入通道數(shù)、輸出通道數(shù)等參數(shù)C.可以設(shè)置卷積核大小D.只能用于圖像數(shù)據(jù)答案：ABC4.以下哪些操作可以用于PyTorchTensor的形狀變換（）A.viewB.reshapeC.transposeD.permute答案：ABCD5.PyTorch中優(yōu)化器的作用包括（）A.更新模型參數(shù)B.計(jì)算損失函數(shù)梯度C.防止過(guò)擬合D.提高模型收斂速度答案：AD6.以下屬于PyTorch數(shù)據(jù)加載工具的是（）A.DataLoaderB.SamplerC.DatasetD.Iterator答案：ABC7.在PyTorch中，以下哪些情況可能會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存泄漏（）A.不斷創(chuàng)建大的Tensor而不釋放B.錯(cuò)誤使用GPU顯存管理C.模型訓(xùn)練過(guò)程中不清理中間變量D.頻繁重新初始化優(yōu)化器答案：ABC8.以下關(guān)于PyTorch的nn.Linear層說(shuō)法正確的是（）A.實(shí)現(xiàn)線性變換B.有輸入特征數(shù)和輸出特征數(shù)兩個(gè)主要參數(shù)C.可以用于多層感知機(jī)D.不需要初始化權(quán)重答案：ABC9.以下哪些是PyTorch中可用于可視化的工具或庫(kù)（）A.TensorBoardB.VisdomC.Matplotlib（與PyTorch結(jié)合使用）D.Seaborn答案：ABC10.當(dāng)在PyTorch中使用多GPU訓(xùn)練時(shí)，可能需要用到（）A.nn.DataParallelB.torch.distributedC.每個(gè)GPU單獨(dú)的優(yōu)化器D.特殊的數(shù)據(jù)加載器答案：AB三、判斷題（每題2分，共10題）1.PyTorch的Tensor是不可變的。（）答案：False2.在PyTorch中，所有的操作都會(huì)自動(dòng)構(gòu)建計(jì)算圖用于自動(dòng)求導(dǎo)。（）答案：False3.可以使用Python的標(biāo)準(zhǔn)循環(huán)來(lái)遍歷PyTorch的Dataset。（）答案：True4.PyTorch的nn.Module類(lèi)的實(shí)例可以直接調(diào)用，不需要先初始化。（）答案：False5.模型的評(píng)估指標(biāo)在PyTorch中都是預(yù)定義好的，不能自定義。（）答案：False6.一個(gè)PyTorch的Tensor只能在一個(gè)設(shè)備（CPU或GPU）上存在。（）答案：True7.在PyTorch中，優(yōu)化器的超參數(shù)是固定的，不能調(diào)整。（）答案：False8.所有的PyTorch數(shù)據(jù)集都需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。（）答案：False9.PyTorch中的nn.Sequential容器只能順序添加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層。（）答案：True10.可以使用PyTorch進(jìn)行自然語(yǔ)言處理任務(wù)。（）答案：True四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述PyTorch中自動(dòng)求導(dǎo)的基本原理。答案：PyTorch的自動(dòng)求導(dǎo)基于反向傳播和鏈?zhǔn)椒▌t。當(dāng)創(chuàng)建計(jì)算圖時(shí)，正向傳播記錄操作，在反向傳播時(shí)，從最后的輸出開(kāi)始，根據(jù)鏈?zhǔn)椒▌t計(jì)算每個(gè)操作的梯度，從而得到每個(gè)參數(shù)的梯度，用于更新模型參數(shù)。2.說(shuō)明PyTorch中nn.Module的作用。答案：nn.Module是PyTorch中構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基類(lèi)。它提供了一種方便的方式來(lái)定義模型結(jié)構(gòu)，管理模型的參數(shù)，同時(shí)也便于模型的保存、加載和移動(dòng)到不同設(shè)備（如CPU和GPU）等操作。3.如何在PyTorch中進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)？答案：可以使用torchvision.transforms模塊中的各種變換操作，如RandomCrop、RandomHorizontalFlip等，將這些變換組合起來(lái)作用于數(shù)據(jù)集的樣本，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)增強(qiáng)。4.解釋PyTorch中DataLoader的主要功能。答案：DataLoader主要用于將數(shù)據(jù)集按批次加載數(shù)據(jù)。它可以設(shè)置批次大小、是否打亂數(shù)據(jù)順序、多進(jìn)程數(shù)據(jù)加載等功能，使得數(shù)據(jù)能高效地被模型使用。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論在PyTorch中使用GPU進(jìn)行訓(xùn)練的優(yōu)缺點(diǎn)。答案：優(yōu)點(diǎn)：大大加快訓(xùn)練速度，尤其對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復(fù)雜模型。缺點(diǎn)：需要有GPU設(shè)備，代碼可能需要額外調(diào)整以適應(yīng)GPU，存在顯存限制可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)無(wú)法全部加載等。2.闡述如何防止PyTorch模型過(guò)擬合。答案：可以使用正則化方法如L1、L2正則化，早停法，增加數(shù)據(jù)集大小，采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，降低模型