CertyRush
Đang tải...
C CertyRush
Câu hỏi free preview

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.

  1. A. Create a tf.data.Dataset.prefetch transformation.
  2. B. Convert the images to tf.Tensor objects, and then run Dataset.from_tensor_slices().
  3. C. Convert the images to tf.Tensor objects, and then run tf.data.Dataset.from_tensors().
  4. 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.

Câu hỏi liền kề