PyTorch 面试题

下面列出了频繁问到的PyTorch 面试题及答案。

1) PyTorch 是什么？

PyTorch 是基于 torch 库的计算机软件的一部分，torch 是一个开源的 Python 机器学习库。它是一个深度学习框架，由 Facebook 人工智能研究小组开发。它被用于自然语言处理和计算机视觉等应用。

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2) PyTorch 的基本组成部分有哪些？

PyTorch 中有以下基本组成部分：

• PyTorch 张量
• PyTorch NumPy
• 数学运算
• Autograd 模块
• Optim 模块
• nn 模块

3) 什么是张量？

张量在 PyTorch 深度学习中扮演着重要角色。简单来说，我们可以说这个框架完全基于张量。张量被视为广义矩阵。它可以是 1D 张量（向量）、2D 张量（矩阵）、3D 张量（立方体）或 4D 张量（立方体向量）。

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4) 抽象级别有哪些？

有三个抽象级别，如下所示：

1. 张量：张量是一个运行在 GPU 上的命令式 n 维数组。
2. 变量：它是计算图中的一个节点。它存储数据和梯度。
3. 模块：神经网络层将存储状态，否则就是可学习的权重。

5) 张量和矩阵一样吗？

我们不能说张量和矩阵是一样的。张量具有一些属性，通过这些属性我们可以说两者有一些相似之处，例如我们可以在张量中执行矩阵的所有数学运算。

张量是一个数学实体，它存在于一个结构中并与其他数学实体交互。如果我们以一种常规的方式转换结构中的其他实体，那么张量将遵循相关的变换规则。张量的这种动态特性使其与矩阵不同。

6) torch.from_numpy() 的作用是什么？

torch.from_numpy() 是 torch 的一个重要属性，在张量编程中起着重要作用。它用于从 numpy.ndarray 创建张量。ndarray 和返回的张量共享相同的内存。如果我们对返回的张量进行任何更改，它也会反映在 ndaaray 中。

7) 什么是变量和 autograd.variable？

变量是一个用于包装张量的包。autograd.variable 是该包的核心类。torch.autograd 提供了用于实现任意标量函数自动微分的类和函数。它只需要对现有代码进行最小的更改。我们只需要声明需要计算梯度的张量，其 requires_grad=True 关键字。

8) 如何在 PyTorch 中找到函数的导数？

函数导数是通过梯度计算的。有四个简单的步骤，通过这些步骤我们可以轻松计算导数。

这些步骤如下：

• 初始化我们将计算其导数的函数。
• 设置函数中使用的变量的值。
• 使用 backward() 方法计算函数的导数。
• 使用 grad 打印导数的值。

9) 什么是线性回归？

线性回归是一种通过最小化距离来找到因变量与自变量之间线性关系的技术或方法。它是一种监督式机器学习方法，用于对有序离散类别进行分类。

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10) 什么是损失函数？

损失函数是机器学习的命脉。它很容易理解，并用于评估我们的算法对数据集的建模效果。如果我们的预测完全错误，则函数将输出一个较高的数字，否则将输出一个较低的数字。

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11) MSELoss、CTCLoss 和 BCELoss 函数的作用是什么？

MSE 代表均方误差，用于创建一个标准，衡量输入 x 和目标 y 中每个元素之间的均方误差。CTCLoss 代表连接时序分类损失，用于计算连续时间序列与目标序列之间的损失。BCELoss（二元交叉熵）用于创建一个标准，衡量目标与输出之间的二元交叉熵。

12) torch.nn 和 torch.nn.functional 之间有什么区别？

torch.nn 为我们提供了更多的类和模块来实施和训练神经网络。torch.nn.functional 包含一些有用的函数，如激活函数和卷积操作，我们可以使用它们。但是，它们不是完整的层，所以如果我们想定义任何类型的层，我们必须使用torch.nn。

13) 什么是均方误差？

均方误差告诉我们回归线与一组点之间的接近程度。均方误差通过取点到回归线的距离并对其进行平方来实现。需要平方以消除任何负号。

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14) 什么是感知器？

感知器是单层神经网络，或者我们可以说神经网络是多层感知器。感知器是二元分类器，用于监督学习。人工神经网络中生物神经元的简单模型称为感知器。

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15) 什么是激活函数？

神经元是否应该被激活由激活函数决定。激活函数计算加权和，然后在其上加上偏差以给出结果。神经网络基于感知器，所以如果我们想了解神经网络的工作原理，那么我们就必须学习感知器的工作原理。

16) 神经网络与深度神经网络有何区别？

神经网络和深度神经网络都是相似的，并且做的事情也一样。NN 和 DNN 之间的区别在于神经网络只能有一个隐藏层，而在深度神经网络中，有多个隐藏层。隐藏层在做出准确预测方面起着重要作用。

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17) 为什么网络在显示问题时会遇到困难？

ANN 处理数值信息，问题在被引入 ANN 之前会被翻译成数值。这就是为什么向网络显示问题变得困难的原因。

18) 为什么我们在神经网络中使用激活函数？

为了确定神经网络的输出，我们使用激活函数。它的主要任务是将结果值映射到 0 到 1 或 -1 到 1 等范围内。激活函数主要分为两种类型：

1. 线性激活函数
2. 非线性激活函数

19) 为什么我们更喜欢 Sigmoid 激活函数而不是其他函数？

Sigmoid 函数曲线看起来像 S 形，我们更喜欢 Sigmoid 而不是其他函数的原因是 Sigmoid 函数存在于 0 到 1 之间。这尤其适用于我们需要预测概率作为输出的模型。

20) 什么是前馈（Feed-Forward）？

“前馈”是一个过程，通过这个过程我们接收输入以产生某种输出以做出某种预测。它是许多其他重要神经网络（如卷积神经网络和深度神经网络）的核心。/p>

在前馈神经网络中，网络中没有反馈回路或连接。这里只有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。

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21) Conv1d、Conv2d 和 Conv3d 之间有什么区别？

这三者之间没有大的区别。Conv1d 和 Conv2D 用于应用 1D 和 2D 卷积。Conv3D 用于在由多个输入平面组成的输入信号上应用 3D 卷积。

22) 从“反向传播”（Backpropagation）这个词中你理解了什么？

“反向传播”是一组用于计算误差函数梯度的算法。该算法可以写成神经网络的函数。这些算法是一组方法，用于在梯度下降方法的基础上高效地训练人工神经网络，并利用链式法则。

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23) 什么是卷积神经网络？

卷积神经网络是神经网络中用于图像分类和图像识别的类别。人脸识别、场景标记、物体检测等是卷积神经网络广泛应用的领域。CNN 以图像作为输入，该图像被分类并处理在某个类别下，例如狗、猫、狮子、老虎等。

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24) DNN 和 CNN 之间有什么区别？

深度神经网络是一种具有许多层的神经网络。“深”意味着神经网络有很多层，看起来像网络中深层堆叠的层。卷积神经网络是另一种深度神经网络。卷积神经网络有一个卷积层，它使用滤波器将输入数据的一个区域卷积到更小的区域，从而检测该区域内重要的或特定的部分。卷积可以用于图像和文本。

25) PyTorch 有哪些优点？

PyTorch 有以下优点：

• PyTorch 非常易于调试。
• 它是一种动态的图计算方法。
• 它比 TensorFlow 训练深度学习的速度更快。
• 它提高了开发人员的生产力。
• 它非常容易学习，编码更简单。

26) PyTorch 和 TensorFlow 之间有什么区别？

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27) 批量、随机和迷你批量梯度下降之间有什么区别？

• 随机梯度下降：在 SGD 中，我们只使用一个训练样本来计算梯度和参数。
• 批量梯度下降：在 BGD 中，我们计算整个数据集的梯度并在每次迭代时进行更新。
• 迷你批量梯度下降：迷你批量梯度下降是随机梯度下降的一个变体。在此梯度下降中，我们使用迷你批量样本而不是单个训练样本。

28) 什么是自编码器？

它是一种自主机器学习算法，使用反向传播原理，其中目标值等于提供的输入。内部有一个隐藏层，用于管理用于表示输入的代码。

29) PyTorch 中的 Autograd 模块是什么？

Autograd 模块是 PyTorch 中使用的自动微分技术。当我们在构建神经网络时，它会更强大。有一个记录器，它记录我们执行的每个操作，然后重放它来计算我们的梯度。

30) PyTorch 中的 optim 模块是什么？

Torch.optim 是一个实现了用于构建神经网络的各种优化算法的模块。下面是 Adam 优化器的代码。

31) PyTorch 中的 nn 模块是什么？

PyTorch 提供了 torch.nn 模块来帮助我们创建和训练神经网络。我们将首先在 MNIST 数据集上训练基本的神经网络，而不使用这些模型的任何特性。torch.nn 为我们提供了更多的类和模块来实施和训练神经网络。

32) 使用 Conda 和 pip 在 Windows 中安装 PyTorch 的命令是什么？

使用 Conda：conda install pytorch cudatoolkit=10.0 -c pytorch-nightly

使用 pip：pip install torch -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu/torch.html

33) 什么是 torch.cuda？

torch.cuda 是一个包，它增加了对 CUDA 张量类型的支持。CUDA 张量类型实现与 CPU 张量相同的功能，但利用 GPU 进行计算。

34) Type1 错误和 Type2 错误之间有什么区别？

Type 1 错误是假阳性值，Type 2 错误是假阴性值。Type I 错误表示发生某事。Type II 错误描述的是没有什么问题，而实际上有问题。

35) 为什么选择 PyTorch 进行深度学习？

在深度学习工具中，PyTorch 起着重要作用，它是机器学习的一个子集，其算法作用于人脑。我们选择 PyTorch 的原因如下：

1. PyTorch 允许我们动态定义图。
2. PyTorch 非常适合深度学习研究，并提供最大的灵活性和速度。

36) 张量的属性有哪些？

每个 torch.Tensor 都有一个 torch.device、torch.layout 和 torch.dtype。torch.dtype 定义了数据类型，torch.device 代表分配 torch.Tensor 的设备，而 torch.layout 代表 torch.Tensor 的内存布局。

37) Anaconda 和 Miniconda 之间有什么区别？

Anaconda 是一套包含数百个包的集合，包括 conda、numpy、scipy、ipython notebook 等。Miniconda 是 anaconda 的一个更小的替代品。

38) 如何检查 GPU 使用情况？

以下是检查 GPU 使用情况的步骤：

1. 使用 Windows 键 + R 打开运行命令。
2. 键入 dxdiag.exe 命令并按 Enter 打开 DirectX 诊断工具。
3. 单击“显示”选项卡。
4. 在右侧的“驱动程序”下，查看驱动程序模型信息。

39) 什么是 MNIST 数据集？

MNIST 数据集用于图像识别。它是各种手写数字的数据库。MNIST 数据集拥有大量数据，通常用于展示深度神经网络的真正威力。

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40) 什么是 CIFAR-10 数据集？

它是一个彩色图像集合，通常用于训练机器学习和计算机视觉算法。CIFAR 10 数据集包含 50000 张训练图像和 10000 张验证图像，以便将图像分类到 10 个不同的类别中。

41) CIFAR-10 和 CIFAR-100 数据集之间有什么区别？

CIFAR 10 数据集包含 50000 张训练图像和 10000 张验证图像，以便将图像分类到 10 个不同的类别中。另一方面，CIFAR-100 有 100 个类别，每个类别包含 600 张图像。每个类别有 100 张测试图像和 500 张训练图像。

42) 什么是卷积层？

卷积层是卷积神经网络中的第一层。它是从输入图像中提取特征的层。它是一种数学运算，接受两个输入：图像矩阵和内核或滤波器。

43) 什么是步幅（Stride）？

步幅是相对于输入矩阵的像素偏移量。当步幅等于 1 时，我们一次移动滤波器 1 个像素。

44) 什么是填充（Padding）？

“填充是可以在图像边界添加的附加层。”它用于克服

1. 输出尺寸缩小
2. 图像角部信息丢失。

45) 什么是池化层？

池化层在图像预处理中起着至关重要的作用。当图像太大时，池化层会减少参数数量。池化是从前一层获得的图像的“下采样”。

46) 什么是最大池化（Max Pooling）？

最大池化是一种基于样本的离散过程，其主要目标是降低其维度，下采样输入表示。并允许对分箱子区域中包含的特征做出假设。

47) 什么是平均池化（Average Pooling）？

平均池化将通过将输入划分为矩形池化区域并计算每个区域的平均值来执行下采样。

48) 什么是求和池化（Sum Pooling）？

求和池化或均值池化的子区域将与最大池化相同，但我们使用求和或均值函数而不是最大函数。

49) 什么是全连接层？

全连接层是一种层，其中来自其他层的输入将被展平为向量并发送。它将输出转换为网络所需的类别数量。

50) 什么是 Softmax 激活函数？

Softmax 函数是一个出色的激活函数，它可以将数字（又名 logits）转换为概率，这些概率的总和为一。Softmax 函数输出一个向量，该向量表示一系列潜在结果的概率分布。