Questão de Tecnologia da Informação · FGV TCE-TO 2022 (nº 39)

Conceito-chave: Um tensor no TensorFlow.js é uma estrutura de dados multidimensional. Para criar um tensor com uma forma específica (neste caso, uma matriz 2x4), usamos tf.tensor(valores, shape), onde shape define o número de linhas e colunas.

• (A) Incorreta: tf.sequential() é usado para criar modelos de redes neurais sequenciais, não tensores, e a sintaxe [1..8] não existe em JavaScript.
• (B) Incorreta: tf.layers() é para definir camadas de redes neurais, não para criar tensores, e a sintaxe com [1..4] é inválida.
• (C) Correta: tf.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], [2, 4]) cria um tensor com 8 valores organizados em 2 linhas e 4 colunas, exatamente a matriz exibida. O segundo argumento [2, 4] é a forma (shape) do tensor.
• (D) Incorreta: tf.initiate() não existe na API do TensorFlow.js; o método correto para criar tensores a partir de arrays é tf.tensor().
• (E) Incorreta: tf.array() não é um método do TensorFlow.js. A função correta é tf.tensor(), e o segundo argumento (a forma) é obrigatório para obter a estrutura 2x4 desejada.

Armadilha da banca: A alternativa (E) é a mais tentadora, pois usa a sintaxe visualmente idêntica ao resultado esperado ([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]). Porém, tf.array() não existe na API — o aluno que decora a saída sem entender o método cai na pegadinha. A pegadinha está em confundir a representação visual do tensor (que é um array de arrays) com o método de criação (tf.tensor), que exige separar os valores em um array plano e definir a forma separadamente.