PyTorch面试指南：常见问题与深度解析

一、PyTorch基础概念面试题

在PyTorch面试中，面试官通常会从基础概念开始考察：

• 张量(Tensor)与NumPy数组的区别：PyTorch张量支持GPU加速和自动微分
• 动态计算图优势：相比静态图更灵活，适合调试和研究
• 自动微分原理：通过requires_grad=True追踪运算历史

二、模型开发实战问题

 自定义损失函数实现
class CustomLoss(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        
    def forward(self, pred, target):
        return (pred - target).abs().mean()

常见考察点包括：

1. 数据加载器(Dataloader)的优化技巧
2. 模型保存与加载的两种方式(.pt和.pth)
3. 混合精度训练的实现方法

三、性能优化高频问题

建议掌握torch.profiler的使用方法，能够具体分析模型瓶颈。

四、分布式训练考察重点

大厂面试常问的分布式相关内容：

• DP vs DDP：数据并行与分布式数据并行的区别
• RPC框架：实现参数服务器的通信模式
• All-Reduce：NCCL后端的工作原理

建议准备实际使用DistributedDataParallel的案例。

五、前沿技术相关问题

针对高级岗位可能涉及：