Pytorch
TensorFlow

# 章末測驗

讓我們測試一下您在本章中學到了什麼！

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1.你能利用Grado做什麼？

為您的機器學習模型創建一個演示 與他人分享你的機器學習模型 調試模型 訓練你的模型

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2.Grado只在 PyTorch 模型上工作

沒錯 不正確

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3.你可以在哪裡發佈一個 GRadio 演示？

標準的 python IDEs Google Colab 筆記本 Jupyter筆記本

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4.Gdio 主要是為 NLP 模型設計的

沒錯 假的

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5.下列哪些特性是由 Grado 支持的？

多輸入多輸出 數據持久性狀態 用戶名和密碼身份驗證 自動分析誰在使用您的Grado演示 從“HuggingFace”的模型中心或“HuggingFace” Space加載模型

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6.下列哪一種是從 Hub 或 Spaces 加載 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.創建您的 Gradio 接口時，您必須添加以下步驟：

向預測函數中傳入一個額外的參數，該參數表示接口的狀態。 在預測函數的末尾，將狀態的更新值作為額外的返回值返回。 在創建接口時添加狀態輸入和狀態輸出組件

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8.Gradio 庫包括以下哪些組件？

文本框。 圖表。 圖像。 音頻。

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9.Gradio允許你做什麼？

將多個演示合併到一個 Web 應用程序中 將單擊/更改/等事件觸發器分配給`Blocks`組件 自動確定哪些`Blocks`組件應該是交互的還是靜態的 創建多步演示; 這意味著允許您重用一個組件的輸出作為下一個組件的輸入

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10.你可以共享一個`Blocks`演示的公共鏈接，並創建一個`Blocks`的演示在HuggingFace空間。

沒錯 不正確