Đăng ký
ai-249Đọc toàn bộ đề miễn phí

Khởi Tạo và Kiểm Tra Thuộc Tính Cơ Bản Của PyTorch Tensor

Trong hệ sinh thái Học sâu (Deep Learning) và PyTorch, Tensor là cấu trúc dữ liệu cốt lõi tương tự mảng đa chiều trong NumPy nhưng hỗ trợ tính toán tăng tốc trên phần cứng và tự độ…

AICơ bản15 phút

Tiến độ của tôi ở bài này

Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.

Đang tải điểm của bạn…

Kiến thức và chủ đề

ai-tensorspytorchtensorsdeep-learning-basics

Kiến thức tiên quyết: python-basics, linear-algebra-basics.

Nội dung đề bài

Mô tả bài toán

Trong hệ sinh thái Học sâu (Deep Learning) và PyTorch, Tensor là cấu trúc dữ liệu cốt lõi tương tự mảng đa chiều trong NumPy nhưng hỗ trợ tính toán tăng tốc trên phần cứng và tự động tính đạo hàm (Autograd). Việc thành thạo cách khởi tạo tensor từ dữ liệu thô và truy xuất các thuộc tính cơ bản (shape, numel, dtype, mean, min, max) là bước đi đầu tiên của mọi kỹ sư AI.

Yêu cầu

Tạo một PyTorch Tensor 1D có kiểu dữ liệu torch.float32 trên CPU từ dữ liệu đầu vào, sau đó in ra màn hình đúng 6 dòng theo định dạng chuẩn:

Quy ước nộp bài

  • Chỉ cần viết một chương trình đọc stdin và in ra stdout. Bài này không yêu cầu viết hàm.
  • Không truyền lời nhắc vào input(). Lời nhắc sẽ bị in vào stdout và làm bài sai.
  • Chỉ in đúng nội dung ở mục Output. Không in thêm nhãn, dòng trống hay ký tự thừa.
  • Output được so khớp từng ký tự, phân biệt chữ hoa/thường và dấu câu.

Input

Dòng đầu tiên chứa số nguyên N (1 ≤ N ≤ 105) — số lượng phần tử.

Dòng thứ hai chứa N số thực cách nhau bởi dấu cách.

Output

In ra đúng 6 dòng theo định dạng chuẩn:

  • Dòng 1: SHAPE: [N] (ví dụ SHAPE: [5])
  • Dòng 2: NUMEL: N (tổng số phần tử trong tensor)
  • Dòng 3: DTYPE: float32
  • Dòng 4: MEAN: <giá_trị_trung_bình_làm_tròn_4_chữ_số>
  • Dòng 5: MIN: <giá_trị_nhỏ_nhất_làm_tròn_4_chữ_số>
  • Dòng 6: MAX: <giá_trị_lớn_nhất_làm_tròn_4_chữ_số>

Ràng buộc

  • 1 ≤ N ≤ 105.
  • Các giá trị số thực nằm trong khoảng [-106, 106].

Ví dụ

Input

5
1.0 2.0 3.0 4.0 5.0

Output

SHAPE: [5]
NUMEL: 5
DTYPE: float32
MEAN: 3.0000
MIN: 1.0000
MAX: 5.0000
3 cấp độ gợi ýMở dần khi bạn thật sự cần hỗ trợ.
Phân tích lời giảiGiải thích hướng tư duy và thuật toán.
Code tham khảoDùng để đối chiếu sau khi tự làm.

Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.

Bài tập liên quan cùng chuyên đề

Khởi tạo, Thao tác Shape và Kiểm soát Device trên PyTorch Tensor
Cơ bản25p
Thao Tác Tensor với Ký Hiệu Einstein (torch.einsum) trong LLM
Trung bình30p
Chỉ Mục và Mặt Nạ Boolean Trên Tensor Không Gây Đột Biến
Trung bình30p
Đổi NumPy array thành torch Tensor
Trung bình20p

Góp ý & báo lỗi bài tập

Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.