人工智能面试题 · PyTorch
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 204 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：PyTorch
考察点
技术栈
第 21 题手撕全连接层，实现forward 考察对神经网络全连接层前向传播的数学原理和代码实现能力第 22 题实现多头注意力机制(torch或者numpy) 考察对多头注意力机制原理的理解和代码实现能力第 23 题请利用PyTorch实现一个线性回归模型的模型定义和训练过程。 考察PyTorch基础建模能力和训练流程的掌握程度第 24 题显存占用通常与哪些因素有关？请列举并简要解释。 考察对大模型推理与训练中显存占用构成因素的理解第 25 题你熟悉哪些深度学习框架？请从中选一个介绍其特点和使用经验。 考察深度学习框架的掌握广度、对框架特性的理解及实际应用能力第 26 题请介绍大模型分布式训练中常见的通信协议及其作用。 考察对分布式训练通信方式的理解，涵盖集合通信和点对点通信第 27 题给定包含大量（大于1000个）类别的图像数据，各类别图像数量充足，要求在一周之内训练出一个分类模型，使得各类别的准确度尽可能高，如何设计方案？ 考察大规模多类别图像分类的系统设计、工程权衡与快速迭代能力第 28 题请基于RankMixer架构，实现mixup数据增强和AFFN前馈网络的核心逻辑，并说明它们在模型中的作用。 考察对RankMixer架构中mixup与AFFN的实现理解和设计意图第 29 题请口述如何用PyTorch实现一个简单的卷积神经网络用于图像分类。 考察PyTorch基本编程能力与深度学习流程的完整性第 30 题请比较分布式训练中 DP 与 DDP 的区别。 考察对分布式训练并行策略的理解，包括通信、同步与适用场景第 31 题请写出 InfoNCE 损失函数的数学表达式，并解释其含义。 考察对对比学习核心损失函数的理解与表达能力第 32 题请手写实现一个 Transformer Encoder 的核心结构。 考察对 Transformer Encoder 的结构理解与代码实现能力第 33 题请用代码实现Transformer中的原始sinusoidal位置编码。 考察对Transformer位置编码公式的理解及编码实现能力第 34 题请介绍二元交叉熵损失函数 BCELoss 的计算公式及其含义。 考察对分类损失函数数学原理的理解第 35 题请谈谈你对全栈工程师的理解，以及你的技术栈（C++、Python、CUDA、PyTorch）如何支撑你在这一岗位上的工作？ 考察对全栈工程师角色的理解以及技术栈与岗位的匹配度第 36 题请结合热力图目标检测的监督信号，说明如何实现 Focal Loss，并解释它对正负样本不平衡的缓解原理。 考察 Focal Loss 在热力图检测中的实现要点与失衡处理能力第 37 题DataLoader和Dataset的区别是什么？ 考察PyTorch数据加载流程中Dataset与DataLoader的分工与协作机制第 38 题请介绍模型量化中 QAT（量化感知训练）的一般流程和基本原理。 考察对量化感知训练原理和流程的理解第 39 题请写出Self-Attention的公式，并给出其代码实现。 考察对Transformer核心注意力机制的数学原理与工程实现能力第 40 题嵌入层(Embedding Layer) 和 输出层(Output Layer) 是参数共享的吗? 考察对神经网络模型嵌入层与输出层参数共享机制的理解