Pytorch
TensorFlow

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章末小测验

让我们测试一下您在本章中学到了什么！

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1.你能利用Grado做什么？

为您的机器学习模型创建一个演示 与他人分享你的机器学习模型 调试模型 训练你的模型

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2.Grado只在 PyTorch 模型上工作

没错 不正确

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3.你可以在哪里发布一个 GRadio 演示？

标准的 python IDEs Google Colab 笔记本 Jupyter笔记本

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4.Gdio 主要是为 NLP 模型设计的

没错 假的

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5.下列哪些特性是由 Grado 支持的？

多输入多输出 数据持久性状态 用户名和密码身份验证 自动分析谁在使用您的Grado演示 从“HuggingFace”的模型中心或“HuggingFace” Space加载模型

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6.下列哪一种是从 Hub 或 Spaces 加载 Huggging Face 模型的有效方法？

gr.Interface.load('huggingface/{user}/{model_name}') gr.Interface.load('model/{user}/{model_name}') gr.Interface.load('demos/{user}/{model_name}') gr.Interface.load('spaces/{user}/{model_name}')

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7.创建您的 Gradio 接口时，您必须添加以下步骤：

向预测函数中传入一个额外的参数，该参数表示接口的状态。 在预测函数的末尾，将状态的更新值作为额外的返回值返回。 在创建接口时添加状态输入和状态输出组件

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8.Gradio 库包括以下哪些组件？

文本框。 图表。 图像。 音频。

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9.Gradio允许你做什么？

将多个演示合并到一个 Web 应用程序中 将单击/更改/等事件触发器分配给`Blocks`组件 自动确定哪些`Blocks`组件应该是交互的还是静态的 创建多步演示; 这意味着允许您重用一个组件的输出作为下一个组件的输入

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10.你可以共享一个 Blocks 演示的公共链接，并创建一个 Blocks 的演示在HuggingFace空间。

没错 不正确
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