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互动测验
测试你的知识！
1
在 PyTorch 中，两个张量要满足什么条件才能进行广播（broadcasting）？
A
每个张量至少有一个维度，并且从最后一个维度开始，每个维度的大小必须相等，或者其中一个为 1，或者该维度不存在。
B
两个张量必须具有完全相同的维度数量，且每个维度的大小都必须相等。
C
至少有一个张量必须是标量，否则无法进行广播。
D
两个张量的元素总数必须相同。
2
在 PyTorch 中，对两个维度不同的张量进行算术运算时，为实现广播，第一步会执行什么操作？
A
在维度数量较少的张量开头添加大小为 1 的维度，直到两个张量的维度数量相同。
B
对维度数量较少的张量进行转置。
C
复制较小张量的元素，使其大小与另一个张量相同。
D
将两个张量展平为向量后再进行运算。
3
在 PyTorch 中，unsqueeze() 方法在广播时的作用是什么？
A
在张量的指定位置添加一个大小为 1 的维度，以手动调整形状以便进行广播。
B
删除张量中所有大小为 1 的维度。
C
复制张量以匹配另一个张量的大小。
D
反转张量的维度顺序。
4
在 torch.sum 或 torch.mean 等缩减函数中，keepdim=True 参数的作用是什么？
A
保留进行操作的维度，其大小为 1，而不是删除该维度。
B
在操作后删除所有大小为 1 的维度。
C
将元素的值替换为平均值。
D
反转张量的维度顺序。
5
PyTorch 中 Einstein Summation（torch.einsum）的主要功能是什么？
A
以紧凑且高效的方式表达张量多个维度上的乘积和求和操作，如矩阵乘法或转置。
B
将张量转换为元素列表。
C
仅计算张量中元素的总和。
D
在张量开头添加大小为 1 的维度。
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