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什么是 TensorFlow 的計算圖？詳細描述 TensorFlow 計算圖的組成結構（節點、邊、會話）

它與動態圖（Eager Execution）的區別是什么？TensorFlow 靜態計算圖與動態圖（Eager Execution）的區別及適用場景是什么？

解釋張量（Tensor）的概念及其在 TensorFlow 中的作用。解釋 TensorFlow 中張量（Tensor）的核心概念及與 Numpy 數組的異同。

TensorFlow 的 Eager Execution 模式是什么？與 Graph 模式有何優劣？

列舉 TensorFlow 的三大核心優勢

如何在 TensorFlow 中實現 GPU 加速？需注意哪些資源分配問題？

什么是 Placeholder？它與 TensorFlow 2.x 的 tf.data API 有何區別？列舉 TensorFlow 中的三種張量類型（常量、變量、占位符）及各自用途。

解釋 TensorFlow 的變量（Variable）與常量（Constant）的區別。

TensorFlow 的自動微分機制如何實現？舉例說明 GradientTape 的使用場景。解釋 tf.GradientTape 的工作原理及其在動態圖求導中的應用。

什么是 TensorFlow 的 Session？在 TF 2.x 中是否仍需要顯式調用？tf.Session 在靜態圖中的核心作用是什么？如何通過 feed_dict 傳遞數據？

如何保存和加載 TensorFlow 模型？解釋 SavedModel 與 Checkpoint 的區別。

用 TensorFlow 實現線性回歸的完整代碼步驟是什么？

如何自定義一個 Keras 層（Layer）？需重寫哪些方法？自定義層時需重寫哪些方法？舉例說明 call () 和 build () 的作用。

解釋 tf.keras.Sequential 與函數式 API（Functional API）的適用場景。

如何解決類別不平衡問題？舉例說明 class_weight 參數的用法。

編寫一個包含 Dropout 層和 Batch Normalization 層的 CNN 模型代碼。

什么是自定義損失函數？以 Huber Loss 為例實現代碼。如何自定義損失函數？寫出交叉熵損失的兩種實現方式（tf.losses 與手動計算）。

解釋 model.compile () 中 metrics 參數的作用，如何添加自定義評估指標？

如何在訓練過程中實現早停（Early Stopping）？如何設置監控條件？過擬合的解決方案：Dropout、L2 正則化、Early Stopping 在代碼中的具體應用。

使用 tf.data.Dataset 構建數據管道的典型步驟有哪些？

如何優化數據加載性能？

如何通過 tf.data.Dataset 優化數據輸入流水線？緩存（Cache）與預加載（Prefetch）的作用。

數據增強（Data Augmentation）在 tf.data 中的實現步驟。

模型量化（Quantization）的原理是什么？如何用 TensorFlow Lite 實現？TensorFlow Lite 模型量化（Quantization）的優缺點及實現方式。

解釋剪枝（Pruning）技術及其在模型壓縮中的應用。

什么是混合精度訓練？如何通過 tf.keras.mixed_precision 啟用？混合精度訓練（Mixed Precision）的實現步驟及顯存優化效果。

梯度消失 / 爆炸的解決方法有哪些？舉例說明梯度裁剪（Gradient Clipping）的實現。

如何在 TensorBoard 中可視化訓練過程？需記錄哪些關鍵指標？

解釋超參數調優的常用方法（如 Grid Search、Random Search、Bayesian Optimization）。

模型在訓練集表現好但測試集差，可能的原因及解決方法？

使用 tf.profiler 分析模型性能瓶頸的步驟是什么？使用 tf.profiler 分析模型訓練時的計算瓶頸（如 GPU 利用率）。

如何通過模型蒸餾（Knowledge Distillation）壓縮模型？

解釋 TensorFlow 的 XLA 編譯器如何加速模型執行？解釋 XLA（加速線性代數編譯器）如何優化計算圖執行速度。

同步梯度更新與異步更新的區別及適用場景？

如何在多 GPU 環境下使用 tf.distribute.MirroredStrategy？分布式訓練策略：MirroredStrategy 與 MultiWorkerMirroredStrategy 的區別。

解釋 Parameter Server 架構在分布式訓練中的作用。

如何使用 TensorFlow Serving 部署模型？寫出 REST API 調用示例。TensorFlow Serving 的架構設計及 REST/gRPC 接口調用流程。

什么是 TFX（TensorFlow Extended）？列舉其核心組件。解釋 TensorFlow Extended（TFX）在機器學習流水線中的應用場景。

如何將 TensorFlow 模型轉換為 ONNX 格式？轉換后如何驗證正確性？

在 Kubernetes 中使用 KubeDL 管理模型版本的最佳實踐是什么？

解釋 TensorFlow 的 SavedModel 與 TFLite 模型的適用場景差異。如何將模型導出為 SavedModel 格式？解釋 tf.saved_model.save 的關鍵參數。

TensorFlow 與 PyTorch 的核心設計差異是什么？如何根據項目選擇框架？對比 TensorFlow 與 PyTorch 在動態圖 / 靜態圖設計哲學上的差異。

LSTM 與 GRU 的結構差異及其在 TensorFlow 中的實現對比

Adam 與 SGD 優化器的優缺點比較，如何選擇學習率策略？列舉 TensorFlow 支持的優化器（如 Adam、SGD）及各自適用場景

CNN 為何能處理 NLP 任務？舉例說明 TextCNN 的結構設計

解釋 Batch Normalization 與 Layer Normalization 的應用場景差異。解釋 tf.keras.layers.BatchNormalization 的作用及訓練 / 推理模式差異

TensorFlow 2.x 默認啟用動態圖，如何切換回靜態圖模式？

什么是 Operation（操作節點）？如何通過計算圖定義數據流？

為什么靜態計算圖在性能上優于動態圖？舉例說明 CPU/GPU 資源占用差異。

動態圖模式下如何實現即時調試？對比 tf.print 與 numpy () 輸出的區別。

如何使用 tf.keras.Sequential 快速構建全連接神經網絡？

TensorFlow 中常見的激活函數有哪些？ReLU 相比 Sigmoid 的優勢。

如何通過 tf.keras.Model 子類化實現復雜模型（如殘差連接）？

解釋學習率衰減策略（如指數衰減、余弦退火）的實現方法。

在瀏覽器中部署模型的方案：TensorFlow.js 轉換模型的核心步驟。

解釋 TPU（張量處理單元）與 GPU 在訓練中的性能差異及適配代碼。

自定義損失函數中如何實現樣本權重（Sample Weight）？

使用 tf.function 將 Python 函數轉換為計算圖的注意事項（Autograph 機制）

如何通過 TensorFlow Hub 加載預訓練模型（如 BERT）并進行遷移學習？

使用 TensorFlow