电商行业面试题 · tech:pytorch
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共 10617 道真题 · 当前筛选命中 29 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：tech:pytorch
考察点
技术栈
第 21 题显存不够时，一般怎么解决，有哪些常见的优化方法？ 考察对深度学习训练显存优化的常见策略和工程实践能力第 22 题了解半精度训练吗？展开讲讲原理和优点，在实际应用中有哪些挑战。 考察对半精度训练原理、收益和实际工程挑战的理解第 23 题你是否会自己手写深度学习训练框架？ 考察对深度学习训练流程的理解深度与实际工程实践能力第 24 题请解释PyTorch中计算图的概念，并说明它的构建和动态特性，以及这对反向传播有何影响。 考察对PyTorch计算图机制及其与反向传播关系的理解第 25 题模型微调是在什么环境下训练的？ 考察对深度学习训练环境的理解第 26 题请你手写实现分组注意力机制（Grouped Attention），说明其与多头注意力的区别。 考察分组注意力的实现理解、维度计算及与标准多头注意力的对比第 27 题解释一下梯度消失的处理策略 考察对深度学习训练中梯度消失问题及其解决方法的理解第 28 题请说明大模型训练时显存的组成，并解释除模型参数、梯度、优化器状态（Model States）外还有哪些显存开销。 考察对大模型训练显存构成的理解，包括必要开销与附加开销的区分第 29 题请介绍BCELoss的公式，并说明其优势在哪里 考察对二分类交叉熵损失函数的理解及其在深度学习中的优势