Câu 16: Google Cloud Professional Machine Learning Engineer
You have been asked to develop an input pipeline for an ML training model that processes images from disparate sources at a low latency. You discover that your input data does not fit in memory. How should you create a dataset following Google-recommended best practices?
Nội dung câu hỏi
You have been asked to develop an input pipeline for an ML training model that processes images from disparate sources at a low latency. You discover that your input data does not fit in memory. How should you create a dataset following Google-recommended best practices?
Các lựa chọn
Đáp án được giữ gọn theo nhãn A, B, C, D trong phần bình chọn tương tác.
- A. Create a tf.data.Dataset.prefetch transformation.
- B. Convert the images to tf.Tensor objects, and then run Dataset.from_tensor_slices().
- C. Convert the images to tf.Tensor objects, and then run tf.data.Dataset.from_tensors().
- D. Convert the images into TFRecords, store the images in Cloud Storage, and then use the tf.data API to read the images for training. — đáp án hiện tại
Cộng đồng
0 bình luận công khai. Tên thành viên được ẩn một phần.
Chưa có bình luận. Mở giao diện tương tác để bắt đầu thảo luận.