Questão de Tecnologia da Informação · FCC TRT4 2022 (nº 46)

Tensors PyTorch são como caixas de dados multidimensionais (arrays) que armazenam números, sendo a base para todas as operações de aprendizado de máquina. Mudar o tipo padrão de um tensor significa definir qual tipo de número (ex: inteiro, ponto flutuante de 32 ou 64 bits) será usado automaticamente ao criar novos tensores, a menos que você especifique outro.

(A) Incorreta: Não existe uma função `torch.get_tensor_default_type` para obter o tipo padrão, e mesmo que existisse, ela não seria usada para mudar o tipo. A função para obter o tipo de dado padrão é `torch.get_default_dtype()`.
(B) Incorreta: A sintaxe `set.torch_define_tensor_type` está incorreta. `set` é um tipo de dado em Python, não um módulo ou objeto PyTorch que conteria essa função.
(C) Correta: A função `torch.set_default_tensor_type()` é a maneira correta e oficial no PyTorch para definir o tipo padrão de tensores que serão criados. Por exemplo, `torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor)` faria com que novos tensores, sem especificação de tipo, fossem criados como `DoubleTensor` (ponto flutuante de 64 bits).
(D) Incorreta: A sintaxe `set.torch_default_tensor.type` é completamente inválida. A armadilha aqui é a combinação de palavras-chave como "set", "torch", "default", "tensor" e "type", que remetem ao conceito, mas a estrutura (`set.` no início e `.type` no final para uma operação de configuração global) está errada.
(E) Incorreta: Não existe uma função `torch.set_define_tensor_type` no PyTorch. Embora a estrutura `torch.set_...` seja plausível, o termo "define" não é o usado na função correta para alterar o padrão.