Questão FC331247
A recente explosão de machine learning e deep learning tornou os tensores populares. TensorFlow e PyTorch são dois frameworks com suporte a API de tensor. Em relação aos tensores,
Linguagens de Programação
FGV · 2023
A recente explosão de machine learning e deep learning tornou os tensores populares. TensorFlow e PyTorch são dois frameworks com suporte a API de tensor.
Em relação aos tensores, assinale a opção incorreta.
- Tensor representa um array multidimensional junto com operações definidas.
- Os tensores, internamente, são implementados como estruturas de dados leves que mantêm um ponteiro para o armazenamento e outros metadados, como tamanho e forma.
- Os próprios dados do tensor são armazenados em um buffer contíguo.
- Utilizar um buffer contíguo permite que vários tensores compartilhem os mesmos dados, mas forneçam diferentes visualizações.
- Quando os tensores têm dimensões diferentes, certas operações não podem ser realizadas sem primeiro colocar os tensores nas mesmas dimensões, para isso possuem a operação automática denominada replicação.
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Gabarito
Errado
Comentário do professor
A assertiva está incorreta porque a operação automática usada para compatibilizar tensores de formas diferentes chama‑se broadcasting, e não replicação.
Broadcasting ajusta as dimensões dos tensores seguindo regras simples: compara‑se as formas a partir da última dimensão; em cada par correspondente as dimensões devem ser iguais ou uma delas ser \(1\). Se compatíveis, a operação element‑wise é aplicada como se os tensores tivessem a mesma forma.
Exemplo: tensores com formas \( (3,1) \) e \( (1,4) \) resultam logicamente em \( (3,4) \) via broadcasting.
Importante: o broadcasting normalmente não copia os dados — ele cria vistas que reutilizam o buffer contíguo, trazendo economia de memória. Já a ideia de “replicação” implicaria cópia explícita e maior custo, por isso o termo correto é broadcasting.
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