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NEW QUESTION: 1

A. Option D
B. Option C
C. Option A
D. Option B
Answer: A

NEW QUESTION: 2
Your team is building a convolutional neural network (CNN)-based architecture from scratch. The preliminary experiments running on your on-premises CPU-only infrastructure were encouraging, but have slow convergence. You have been asked to speed up model training to reduce time-to-market. You want to experiment with virtual machines (VMs) on Google Cloud to leverage more powerful hardware. Your code does not include any manual device placement and has not been wrapped in Estimator model-level abstraction. Which environment should you train your model on?
A. AVM on Compute Engine and 8 GPUs with all dependencies installed manually.
B. A Deep Learning VM with an n1-standard-2 machine and 1 GPU with all libraries pre-installed.
C. AVM on Compute Engine and 1 TPU with all dependencies installed manually.
D. A Deep Learning VM with more powerful CPU e2-highcpu-16 machines with all libraries pre-installed.
Answer: C

NEW QUESTION: 3




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NEW QUESTION: 4
You have an Azure Batch project that processes and converts files and stores the files in Azure storage. You are developing a function to start the batch job.
You add the following parameters to the function:

You must ensure that converted files are placed in the container referenced by the outputContainerSasUrl parameter. Files which fail to convert are placed in the container referenced by the failedContainerSasUrt parameter.
You need to ensure the files are correctly processed.
How should you complete the code segment? To answer, select the appropriate options in the answer area.

Answer:
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