算法岗必知的50个PyTorch面试问题

在GitHub上看到了一个资源库，整理了很多Pytorch面试题和答案，涵盖了从基础概念到高级应用，包括张量操作、自动微分、神经网络构建、优化器使用等关键知识点。准备 AI/ML 岗位面试的同学，真的应该留意一下。

PyTorch 基础

1. 什么是PyTorch，它与其他深度学习框架（如TensorFlow）有何不同？

2. 解释PyTorch中的张量概念。

3. 在PyTorch中，张量和变量之间有什么区别？

4. 如何将NumPy数组转换为PyTorch张量？

5. PyTorch张量中的`.grad`属性有什么作用？

6. 解释CUDA是什么以及它与PyTorch的关系。

7. PyTorch中的自动微分是如何通过Autograd实现的？

使用 PyTorch 设计神经网络

8. 描述在PyTorch中创建神经网络模型的步骤。

9. PyTorch中的`Sequential`模型是什么，它与使用`Module`类有何不同？

10. 如何在PyTorch中实现自定义层？

11. `forward`方法在PyTorch模块中的作用是什么？

训练与优化技术

12. 在PyTorch中，什么是优化器，以及如何使用它们？

13. PyTorch中`zero_grad()`的目的是什么，以及何时使用它？

14. 如何在PyTorch中实现学习率调度？

15. 描述PyTorch中的反向传播过程。

16. 解释PyTorch中梯度裁剪的工作原理以及为什么它可能是必要的。

调试和模型改进

17. 如何检查你的PyTorch模型是否正在利用GPU？

18. 你可以使用哪些策略来监控并减少PyTorch模型的过拟合？

19. 解释批量归一化及其对训练收敛的影响。

20. PyTorch如何处理神经网络的权重初始化？

21. 在PyTorch中训练模型时可能会遇到哪些常见问题，以及如何解决这些问题？

数据处理和预处理

22. 如何在PyTorch中为自定义数据集创建数据加载器？

23. PyTorch的torchvision包中transforms的用途是什么？

24. 如何在PyTorch中管理和预处理时间序列数据以用于RNNs？

25. 解释数据增强的概念及其在PyTorch中的实现。

高级主题

26. 如何在PyTorch中使用GPU加速器进行分布式训练？

27. 解释迁移学习及其在PyTorch中的实现。

28. 在PyTorch的背景下比较循环神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）。

29. PyTorch的TorchScript是什么，它如何帮助在生产环境中部署PyTorch模型？

编码挑战

30. 为给定的CSV数据集实现一个PyTorch DataLoader。

31. 编写一个Python脚本，演示使用PyTorch进行张量操作，如切片、索引、连接和转置。

32. 创建一个简单的前馈神经网络，用于在MNIST数据集上工作。

33. 编写一个PyTorch函数，手动计算基本线性回归模型的梯度。

34. 使用PyTorch实现一个卷积神经网络（CNN）进行图像分类。

35. 编写一个Python脚本，使用PyTorch保存和加载一个训练好的模型。

案例研究和基于场景的问题

36. 在PyTorch中训练分类模型时，你会如何处理类别不平衡的问题？

37. PyTorch如何用于实时推理，在这样的设置中你会有哪些顾虑？

38. 讨论一个需要将PyTorch模型转换为ONNX格式的场景。

39. 提出一个将PyTorch模型部署为REST API服务的方法。

40. 描述你在PyTorch中对预训练模型进行微调以适应新任务的方法。

高级主题和研究

41. 图神经网络（GNNs）是什么，以及它们如何在PyTorch中实现？

42. 讨论关于神经架构搜索（NAS）的最新研究及其在PyTorch中的应用。

43. 如何在PyTorch中实现生成对抗网络（GANs），以及它们面临的一些挑战是什么？

44. 解释PyTorch中“模型量化”的概念以及它在何时有用。

45. PyTorch在强化学习研究中扮演什么角色，你能提供一个例子吗？

实际实现和贡献

46. 如何创建一个包含自定义C++/CUDA操作的PyTorch扩展模块？

47. 描述你在为PyTorch的开源社区做贡献或使用社区创建的工具方面的经验。

48. 讨论一个PyTorch在开发机器学习解决方案中发挥关键作用的项目。

49. 使用PyTorch时，如何确保实验的可重复性？

50. 描述PyTorch Lightning如何简化标准PyTorch工作流程。

题目信息来源于开源项目：https://github.com/Devinterview-io/pytorch-interview-questions

问题答案也可直接访问。