2025年大数据分析师职业技能测试卷：Python数据分析库PyTorch应用试题

2025年大数据分析师职业技能测试卷：Python数据分析库PyTorch应用试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、Python数据分析库PyTorch基础知识要求：考察学生对PyTorch基本概念、数据结构、张量操作、自动微分等知识的掌握程度。1.PyTorch是一种什么类型的库？它主要用于什么目的？A.编程语言库，用于编写操作系统B.数据库管理系统，用于存储数据C.深度学习库，用于构建和训练神经网络D.编译器，用于编译代码2.PyTorch中的张量有什么特点？A.只能存储数值数据B.可以存储任意类型的数据C.数据类型固定，不能动态改变D.大小固定，不能动态改变3.以下哪个操作可以创建一个形状为(2,3)的张量？A.torch.tensor([1,2,3,4,5,6])B.torch.Tensor([1,2,3,4,5,6])C.torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])D.torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]])4.以下哪个操作可以获取张量的第一个维度的大小？A.tensor.size()B.tensor.dim()C.tensor.shapeD.tensor.narrow()5.以下哪个操作可以将一个一维张量转换为二维张量？A.tensor.view()B.tensor.expand()C.tensor.resize()D.tensor.reshape()6.以下哪个操作可以计算张量的元素个数？A.tensor.numel()B.tensor.size()C.tensor.dim()D.tensor.shape7.以下哪个操作可以创建一个全零张量？A.torch.zeros()B.torch.zeros_like()C.torch.zeros_like(tensor)D.torch.zeros(tensor)8.以下哪个操作可以创建一个全一张量？A.torch.ones()B.torch.ones_like()C.torch.ones_like(tensor)D.torch.ones(tensor)9.以下哪个操作可以创建一个随机张量？A.torch.rand()B.torch.rand_like()C.torch.rand_like(tensor)D.torch.rand(tensor)10.以下哪个操作可以创建一个正态分布的张量？A.torch.randn()B.torch.randn_like()C.torch.randn_like(tensor)D.torch.randn(tensor)二、PyTorch自动微分要求：考察学生对PyTorch自动微分机制的理解和应用能力。1.什么是自动微分？A.一种算法，用于计算函数的导数B.一种优化算法，用于调整模型参数C.一种神经网络训练方法，用于加快收敛速度D.一种神经网络训练方法，用于提高模型精度2.以下哪个操作可以创建一个自动微分张量？A.tensor.requires_grad_()B.tensor.register_hook()C.tensor.backward()D.tensor.data3.以下哪个操作可以计算自动微分张量的梯度？A.tensor.backward()B.tensor.grad()C.tensor.backward(tensor)D.tensor.backward(tensor,retain_graph=True)4.以下哪个操作可以获取自动微分张量的梯度？A.tensor.grad()B.tensor.backward()C.tensor.backward(tensor)D.tensor.backward(tensor,retain_graph=True)5.以下哪个操作可以停止自动微分张量的梯度计算？A.tensor.grad.zero_()B.tensor.requires_grad_(False)C.tensor.backward()D.tensor.backward(tensor)6.以下哪个操作可以获取自动微分张量的梯度数据？A.tensor.grad.dataB.tensor.gradC.tensor.backward()D.tensor.backward(tensor)7.以下哪个操作可以获取自动微分张量的梯度形状？A.tensor.grad.shapeB.tensor.grad.size()C.tensor.backward()D.tensor.backward(tensor)8.以下哪个操作可以获取自动微分张量的梯度类型？A.tensor.grad.dtypeB.tensor.grad.type()C.tensor.backward()D.tensor.backward(tensor)9.以下哪个操作可以获取自动微分张量的梯度数值？A.tensor.grad.numpy()B.tensor.grad.tolist()C.tensor.backward()D.tensor.backward(tensor)10.以下哪个操作可以获取自动微分张量的梯度是否为零？A.tensor.grad.nonzero()B.tensor.grad.any()C.tensor.backward()D.tensor.backward(tensor)四、PyTorch神经网络构建与应用要求：考察学生对PyTorch中神经网络构建和应用的理解，包括常见层的使用、模型定义、前向传播和反向传播等。1.在PyTorch中，如何定义一个全连接层？A.`nn.Linear(in_features,out_features)`B.`nn.Dense(in_features,out_features)`C.`nn.FullyConnected(in_features,out_features)`D.`nn.Connection(in_features,out_features)`2.在PyTorch中，如何定义一个卷积层？A.`nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size)`B.`nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size)`C.`nn.Conv3d(in_channels,out_channels,kernel_size)`D.`nn.Conv(in_channels,out_channels,kernel_size)`3.以下哪个操作用于在PyTorch中定义一个神经网络模型？A.`nn.Sequential()`B.`nn.Module()`C.`nn.SequentialModel()`D.`nn.ModuleModel()`4.在PyTorch中，如何实现神经网络的前向传播？A.使用`.forward()`方法B.使用`.predict()`方法C.使用`.train()`方法D.使用`.evaluate()`方法5.以下哪个操作用于在PyTorch中进行反向传播？A.使用`.backward()`方法B.使用`.propagate()`方法C.使用`.optimize()`方法D.使用`.update()`方法6.在PyTorch中，如何训练一个神经网络模型？A.使用`.fit()`方法B.使用`.train()`方法C.使用`.optimize()`方法D.使用`.update()`方法五、PyTorch损失函数与优化器要求：考察学生对PyTorch中损失函数和优化器的了解，包括常见损失函数和优化器的使用。1.在PyTorch中，哪个损失函数用于多分类问题？A.`nn.CrossEntropyLoss()`B.`nn.MSELoss()`C.`nn.BCELoss()`D.`nn.L1Loss()`2.以下哪个优化器在PyTorch中用于随机梯度下降？A.`torch.optim.SGD()`B.`torch.optim.Adam()`C.`torch.optim.RMSprop()`D.`torch.optim.Adamax()`3.在PyTorch中，如何设置优化器的学习率？A.`optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)`B.`optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.01)`C.`optimizer=torch.optim.RMSprop(model.parameters(),lr=0.01)`D.`optimizer=torch.optim.Adamax(model.parameters(),lr=0.01)`4.以下哪个操作可以添加新的优化器参数？A.`optimizer.add_param_group()`B.`optimizer.add_optimizer()`C.`optimizer.add_scheduler()`D.`optimizer.add_lr()`5.在PyTorch中，如何保存和加载优化器状态？A.使用`torch.save(optimizer.state_dict(),'optimizer.pth')`B.使用`torch.load(optimizer.state_dict(),'optimizer.pth')`C.使用`torch.save(optimizer,'optimizer.pth')`D.使用`torch.load(optimizer,'optimizer.pth')`6.以下哪个操作可以更新优化器的参数？A.`optimizer.step()`B.`optimizer.update()`C.`optimizer.backward()`D.`optimizer.optimize()`六、PyTorch模型评估与调试要求：考察学生对PyTorch中模型评估和调试方法的掌握。1.在PyTorch中，如何计算模型的准确率？A.`model.eval()`B.`model.accuracy()`C.`model.evaluate()`D.`model.calculate_accuracy()`2.以下哪个操作可以显示模型的参数？A.`model.parameters()`B.`model.get_params()`C.`model.show_params()`D.`model.parameters_info()`3.在PyTorch中，如何设置模型为评估模式？A.`model.eval()`B.`model.train()`C.`model.set_mode('eval')`D.`model.set_mode('train')`4.以下哪个操作可以打印模型的输出？A.`model.print_output()`B.`model.show_output()`C.`model.display_output()`D.`model.outputs()`5.在PyTorch中，如何检测模型中的梯度？A.`model.detect_gradients()`B.`model.has_gradients()`C.`model.check_gradients()`D.`model.gradient_check()`本次试卷答案如下：一、Python数据分析库PyTorch基础知识1.C解析：PyTorch是一种深度学习库，主要用于构建和训练神经网络。2.B解析：PyTorch中的张量可以存储任意类型的数据，包括数值、字符串等。3.C解析：`torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])`创建了一个形状为(2,3)的张量。4.C解析：`tensor.shape`获取张量的形状，即每个维度的大小。5.A解析：`tensor.view()`可以改变张量的形状，而不改变数据。6.A解析：`tensor.numel()`返回张量的元素个数。7.A解析：`torch.zeros()`创建一个全零张量。8.A解析：`torch.ones()`创建一个全一张量。9.A解析：`torch.rand()`创建一个随机张量。10.A解析：`torch.randn()`创建一个正态分布的张量。二、PyTorch自动微分1.A解析：自动微分是一种算法，用于计算函数的导数。2.A解析：`tensor.requires_grad_()`设置张量是否需要计算梯度。3.A解析：`tensor.backward()`计算张量的梯度。4.A解析：`tensor.grad()`获取自动微分张量的梯度。5.B解析：`tensor.requires_grad_(False)`停止自动微分张量的梯度计算。6.A解析：`tensor.grad.data`获取自动微分张量的梯度数据。7.A解析：`tensor.grad.shape`获取自动微分张量的梯度形状。8.A解析：`tensor.grad.dtype`获取自动微分张量的梯度类型。9.A解析：`tensor.grad.numpy()`获取自动微分张量的梯度数值。10.B解析：`tensor.grad.any()`检查自动微分张量的梯度是否为零。三、PyTorch神经网络构建与应用1.A解析：`nn.Linear(in_features,out_features)`定义一个全连接层。2.A解析：`nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size)`定义一个二维