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1、John在使用MindSpore训练模型时,想要将模型保存在本地文件中,以下选项中能实现他想法的选项有哪些?多frommindspore.train.callbackimportCheckpointConfig

A、每隔32个step保存一个CheckPoint文件,且最多保存10个CheckPoint文件:CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=32,keepⱣⱤcheckpointⱣⱤmax=10)

B、开启断点续训功能:CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=32,keep_checkpointⱣⱤⱣⱤmax=10,exception_save=True)

C、每隔30秒保存一个CheckPoint文件,每隔3分钟保留一个CheckPoint文件:CheckpointConfig(save_checkpoint_seconds=30,keepⱣⱤcheckpointⱣⱤper(n)minutes=3)

D、每隔30秒保存一个CheckPoint文件且每隔32个step保存一个CheckPoint文件:CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=32,saveⱣⱤcheckpointⱣⱤseconds=30)

答案：ABCD

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1、以下哪些选项属于CANN中昇腾计算基础层提供的服务?(多)

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1、MindSpore异构并行训练方法是通过分析图上算子内存占用和计算密集度,将内存消耗较小计算密集型算子切分到CPU子图,将内存消耗巨大的算子切分到硬件加速器子图,框架协同不同子图进行网络训练,使得处于不同硬件且无依赖关系的子图能够并行执行。

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1、因为全连接层的存在,卷积神经网络输入图像的尺寸必须保持一致。

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1、在机器学习中,特征越多,模型准确率越高。

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1、AI框架第三阶段的发展方向主要包括以下哪几方面(多)

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1、数据集扩充也可以有效的避免过拟合问题的出现,以下哪项关于数据集扩充的说法是正确的?(单)

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1、以下关于神经网络的说法中,哪一项是正确的?(单)

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1、在卷积层中,Dropout比例是被设为0的特征所占的比例,通常在0.2~0.5范围内。

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1、特征选择的必要性体现在以下哪些选项?多

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1、关于人工智能和机器学习的关系,以下说法正确的是哪一项?单

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多选题

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机器理论知识题库

1、John在使用MindSpore训练模型时,想要将模型保存在本地文件中,以下选项中能实现他想法的选项有哪些?多frommindspore.train.callbackimportCheckpointConfig

A、每隔32个step保存一个CheckPoint文件,且最多保存10个CheckPoint文件:CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=32,keepⱣⱤcheckpointⱣⱤmax=10)

B、开启断点续训功能:CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=32,keep_checkpointⱣⱤⱣⱤmax=10,exception_save=True)

C、每隔30秒保存一个CheckPoint文件,每隔3分钟保留一个CheckPoint文件:CheckpointConfig(save_checkpoint_seconds=30,keepⱣⱤcheckpointⱣⱤper(n)minutes=3)

D、每隔30秒保存一个CheckPoint文件且每隔32个step保存一个CheckPoint文件:CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=32,saveⱣⱤcheckpointⱣⱤseconds=30)

答案：ABCD

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1、以下哪些选项属于CANN中昇腾计算基础层提供的服务?(多)

A. 设备虚拟化

B. 主机-设备通信

C. 共享虚拟内存

D. 高级内存复用

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1、因为全连接层的存在,卷积神经网络输入图像的尺寸必须保持一致。

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1、在机器学习中,特征越多,模型准确率越高。

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1、AI框架第三阶段的发展方向主要包括以下哪几方面(多)

A. 运行态

B. 用户态

C. 平行态

D. 部署态

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1、数据集扩充也可以有效的避免过拟合问题的出现,以下哪项关于数据集扩充的说法是正确的?(单)

A. 数据集越大过拟合概率越小

B. 数据集越大过拟合概率越大

C. 数据集越小过拟合概率小

D. 数据集增大或减少过拟合概率均会越小

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1、以下关于神经网络的说法中,哪一项是正确的?(单)

A. LSTM适合应用于长时间的相关信息和位置间隔的场景。

B. 神经网络只能是从前往后单向传播。

C. LSTM全称LessShort-TermMemory,表示短期记忆网络。

D. LSTM和RNN完全没有关系。

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1、在卷积层中,Dropout比例是被设为0的特征所占的比例,通常在0.2~0.5范围内。

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1、特征选择的必要性体现在以下哪些选项?多

A. 避免维度爆炸问题

B. 简化模型,使之容易被解释

C. 减少训练的时间

D. 提升模型泛化能力,避免过拟合

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1、关于人工智能和机器学习的关系,以下说法正确的是哪一项?单

A. 所有的机器学习都是在模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。

B. 所有机器学习算法都涉及到非常多的人工神经网络。

C. 深度学习包含机器学习,机器学习是深度学习的一个特例。

D. 机器学习可以应用统计学的知识进行分析。

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