目錄
PyTorch 的動態計算圖與 TensorFlow 的靜態計算圖有何區別？動態圖的優勢是什么？
解釋張量（Tensor）與 NumPy 數組的異同，為何 PyTorch 選擇張量作為核心數據結構？
什么是 torch.autograd 模塊？它在反向傳播中的作用是什么？
如何理解 PyTorch 中的 nn.Module 類？列舉其關鍵方法及作用。
解釋 PyTorch 的 DataLoader 與 Dataset 類的作用及自定義數據集的方法。
什么是 CUDA 上下文？PyTorch 如何管理 GPU 內存？
如何在 PyTorch 中實現混合精度訓練？需注意哪些問題？
PyTorch 的 torch.jit 模塊有何用途？如何將模型轉換為 TorchScript？
解釋 PyTorch 中的 register_buffer 與 register_parameter 的區別。
什么是 PyTorch 的 “設備無關代碼”？如何編寫兼容 CPU/GPU 的代碼？
描述 torch.no_grad () 的作用場景及對內存 / 計算的影響
什么是 Autograd 自動微分系統？反向傳播時梯度是如何累積的？
解釋 requires_grad、grad_fn、retain_graph 的作用及關聯性
PyTorch 中 nn.Module 與 nn.functional 的適用場景差異
模型保存與加載：torch.save 的 state_dict 與完整模型保存區別
如何在 PyTorch 中實現模型的可復現性（固定隨機種子、禁用 CUDA 不確定性）
解釋 torch.jit.trace 與 torch.jit.script 的編譯原理及適用場景
解釋 contiguous () 的作用及何時需要顯式調用
解釋稀疏張量（Sparse Tensor）的應用場景及存儲優化原理
張量類型轉換：to () 方法與 type () 的性能差異對比
如何自定義一個包含殘差連接（Residual Connection）的神經網絡層？
解釋 nn.Sequential 與 nn.ModuleList 的區別及適用場景。
實現一個帶有 Dropout 和 BatchNorm 的卷積神經網絡（CNN）。
如何在 PyTorch 中實現雙向 LSTM？如何處理變長序列輸入？
解釋 nn.Transformer 模塊的核心參數及實現 Transformer 模型的步驟。
如何實現模型權重的初始化（如 Xavier、He 初始化）？
自定義損失函數時，為何需要繼承 nn.Module 而非直接使用函數？
如何實現梯度裁剪（Gradient Clipping）以防止梯度爆炸？
解釋學習率調度器（如 StepLR、CosineAnnealingLR）的作用及配置方法。
多任務學習中，如何平衡不同任務的損失權重？
自定義損失函數：如何同時繼承 nn.Module 與利用 Autograd 特性？
模型參數初始化：Xavier 與 Kaiming 初始化的數學原理及 PyTorch 實現
梯度消失 / 爆炸的檢測方法（如梯度裁剪、權重監控）
混合精度訓練：torch.cuda.amp 模塊的 autocast 與 GradScaler 協作原理
早停法（Early Stopping）的實現細節及模型恢復策略
如何實現自定義數據并行（如模型分片、流水線并行）？
解釋 DataLoader 中 collate_fn 的作用及自定義數據處理案例
學習率調度：OneCycleLR 與 ReduceLROnPlateau 的適用場景對比
模型微調技巧：部分層凍結與分層學習率設置實現
如何實現一個帶有注意力機制（Attention Mechanism）的模型？
解釋模型訓練中過擬合和欠擬合的現象及解決方法
如何在 PyTorch 中使用預訓練模型進行遷移學習？
描述模型訓練過程中監控指標（如損失、準確率等）的方法及工具
如何設置優化器（如 Adam、SGD 等）的超參數以提高模型性能？
解釋在模型訓練中 batch size 的選擇對訓練效果和性能的影響
使用 torch.einsum 實現矩陣乘法、轉置和向量點積
解釋 torch.Tensor.view () 與 torch.reshape () 的異同及內存共享機制
如何高效實現張量的拼接（cat）、堆疊（stack）和分塊（chunk）？
什么是 “原地操作”（In-place Operation）？使用時需注意哪些風險？
解釋 torch.no_grad () 上下文管理器的作用及適用場景
如何手動計算張量的梯度？舉例說明 backward () 的參數 gradient 的作用
實現一個自定義的二維卷積操作（不使用 nn.Conv2d）
如何利用 torch.autograd.Function 實現自定義的反向傳播邏輯？
張量形狀重塑：view ()、reshape ()、resize_() 三者的區別與潛在風險
實現張量切片操作時如何避免內存復制（narrow () vs split ()）
張量拼接：cat ()、stack ()、pad_sequence () 的適用場景
內存優化技巧：pin_memory、non_blocking 參數在數據加載中的作用
張量廣播機制的規則及可能引發的形狀錯誤調試方法
如何實現張量的原地操作（in-place operation）？使用限制有哪些？
解釋 torch.Tensor 的一些常見屬性（如 shape、dtype、device 等）及其作用。
解釋 DataParallel 與 DistributedDataParallel（DDP）的差異及性能對比
如何配置多機多卡訓練？需處理哪些通信問題？
環境準備
初始化分布式環境
數據劃分
模型初始化
訓練循環
使用 PyTorch Profiler 分析模型訓練的性能瓶頸
解釋 torch.compile 的作用及如何加速模型推理
如何通過 torch.fx 進行模型圖優化與量化？
混合精度訓練中為何需要 GradScaler？其工作原理是什么？
使用 torch.utils.checkpoint 實現顯存優化，原理及適用場景是什么？
PyTorch 如何實現 GPU 加速？多卡訓練時設備同步機制如何設計？
模型量化：動態量化、靜態量化、QAT 量化方法的選擇標準
使用 torch.profiler 進行性能瓶頸分析的實戰步驟
解釋 torch.compile（PyTorch 2.0）的圖優化技術原理
TensorRT 與 PyTorch 模型轉換的性能優化關鍵點
多線程 / 多進程數據加載中 num_workers 的設置經驗法則
解釋可微分渲染（Differentiable Rendering）在 PyTorch3D 中的應用
解釋 MoE（Mixture of Experts）模型的并行訓練技術難點
如何捕獲并調試 PyTorch 中的 CUDA 內存溢出錯誤？
解釋 ONNX 格式的作用及導出 PyTorch 模型到 ONNX 的步驟。
使用 TorchServe 部署模型的流程及關鍵配置參數。
如何將 PyTorch 模型轉換為 TensorRT 引擎以加速推理？
解釋 PyTorch 模型的量化方法（動態量化、靜態量化、QAT）。
使用 torch.utils.benchmark 對比不同操作的執行時間
如何利用 PyTorch 的鉤子（Hook）監控中間層輸出
ONNX 模型導出：如何處理動態輸入尺寸及自定義算子兼容性
TorchScript 的優化原理及在移動端部署中的應用限制
移動端部署：LibTorch Android/iOS 集成中的內存管理技巧
服務端部署：TorchServe 的模型版本控制與 A/B 測試方案
解釋 torch.fx 在圖模式量化與算子融合中的應用
使用 torch.autograd.detect_anomaly 定位 NaN 梯度問題
多卡訓練時如何檢測負載不均衡問題（如 GPU 利用率監控）
異常處理：分布式訓練中進程掛起的檢測與恢復策略
動態神經網絡案例：實現條件控制的動態計算圖（如 Tree-LSTM）
元學習（Meta - Learning）框架 MAML 的 PyTorch 實現核心邏輯
分布式訓練：DataParallel 與 DistributedDataParallel 的通信機制差異
大模型訓練：ZeRO - 3 優化策略與 deepspeed 集成方法
圖神經網絡：PyG 庫中消息傳遞機制的實現原理
強化學習：自定義 Env 與 PyTorch 的 Policy Gradient 集成案例
模型解釋性工具：Captum 庫的歸因分析與對抗樣本檢測
聯邦學習場景下的差分隱私與模型聚合實現
解釋 PyTorch 中 torch.backends.cudnn 參數對訓練速度的影響
自定義 C++ 擴展：pybind11 與 torch::Tensor 的交互方法
模型版本管理：結合 DVC 與 MLFlow 的持續訓練流水線設計
單元測試設計：模型前向 / 反向傳播的數值穩定性驗證方法
日志記錄：將 TensorBoard 與 PyTorch Lightning 深度集成
CI/CD 集成：模型訓練流水線的自動化測試框架設計
內存泄漏檢測：使用 memory_profiler 定位張量未釋放問題
解釋模型蒸餾（Model Distillation）的原理及在 PyTorch 中的實現方法
描述對抗訓練（Adversarial Training）的過程及對模型魯棒性的提升作用
如何在 PyTorch 中實現知識圖譜嵌入（Knowledge Graph Embedding）？
介紹 PyTorch 在生成對抗網絡（GAN）中的應用及關鍵技術點
解釋自監督學習（Self - Supervised Learning）在 PyTorch 中的常見方法及應用場景
