消费品/零售行业面试题 · tech:pytorch
消费品/零售行业相关面试题，按题目行业基础数据聚合。
共 11293 道真题 · 当前筛选命中 7 道 · 更新 2026-08-05
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考察点
技术栈
第 1 题LN（Layer Normalization）和BN（Batch Normalization）的区别，以及为什么CV中常用BN、NLP中常用LN？ 考察对归一化方法原理的理解及在不同任务场景下的适用性分析第 2 题请介绍你在 PyTorch 等深度学习框架上的使用经验，以及是否独立搭建过模型。 考察深度学习框架的实际使用深度与独立建模能力第 3 题请解释ViT（Vision Transformer）的基本原理和关键组成部分。 考察对ViT架构和其核心机制的理解第 4 题有用过哪些深度学习框架,具体介绍一下? 考察深度学习框架的实际使用经验与理解程度第 5 题请描述将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式的完整流程，并说明转换过程中可能遇到的难点及应对方法。 考察模型导出流程的掌握程度与对算子兼容性等实际问题的处理能力第 6 题请手动实现多头注意力机制（MHA）的核心代码。 考察对Transformer多头注意力机制的深入理解与编码实现能力第 7 题在PyTorch中，如何冻结模型的某些层或参数？请说明常见方法及注意事项。 考察对PyTorch模型参数冻结机制的理解及实际应用