PyTorch相关知识点及端侧部署基础知识-面试知识点总结6

已于 2022-11-26 20:45:24 修改
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分类专栏： 机器/深度学习重要基础面试知识点总结 文章标签： pytorch 面试 python
于 2022-11-26 11:13:43 首次发布
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提示：作者将用一个系列的博客，总结机器/深度学习算法工程师岗位面试中常见的一些知识点，以帮助小伙伴们更好的应对面试。本系列的内容包括如下：
系列一：机器学习相关基础知识小Tip
系列二：Python基础总结
系列三：CNN相关知识
系列四：Transformer相关知识总结
系列五：经典/热门模型介绍，及深度学习常用知识点
系列六：PyTorch相关知识点及端侧部署基础知识
注：以防再也找不到我，可以收藏博客、关注作者，查看最新内容哦（持续更新中…）

文章目录

系列六：PyTorch相关知识点及端侧部署基础知识

1．PyTorch相较于Tensorflow的优缺点：

1）Pytorch符合命令式编程的特点，实现方便但是效率低；Tensorflow为符号式编程，需要先定义好计算流程再执行，因此效率比较高，但同时实现起来比较复杂。2）Py

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04-15 442
如何创建一个requires_grad=True的张量？答案：使用或。张量的grad_fn属性有什么作用？答案：记录创建该张量的操作，用于构建计算图，是自动求导的核心组件。调用backward()方法时，为什么标量张量可以直接调用，而向量张量需要传入梯度参数？答案：标量张量求导结果是标量，向量张量需要通过传入与自身同形的梯度参数（如）进行加权求和，得到标量后才能反向传播。写出手动计算梯度的代码示例（不使用backward()）。y = x**2。
PyTorch 面试题及参考答案（精选100道）
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大模型大数据攻城狮的专栏
03-24 815
模块是 PyTorch 中用于自动求导的核心模块。它为张量上的所有操作提供了自动求导的功能。在深度学习中，反向传播是一种用于计算损失函数相对于模型参数的梯度的算法。通过梯度，我们可以使用优化算法（如随机梯度下降）来更新模型的参数，从而最小化损失函数。模块的主要作用就是自动计算这些梯度。当我们创建一个张量时，如果将其属性设置为True，那么 PyTorch 会跟踪该张量上的所有操作。在完成前向传播计算出损失函数后，调用方法，模块会自动根据链式法则反向传播计算出所有需要求导的张量的梯度。
Pytorch面试常见问题
hhshbubaoyuan的博客
05-16 1449
我们来想一下，那些非叶子结点，是通过用户所定义的叶子节点的一系列运算生成的，也就是这些非叶子节点都是中间变量，一般情况下，用户不会去使用这些中间变量的导数，所以为了节省内存，它们在用完之后就被释放了。nn.functional中的函数更像是纯函数，由def function(input)定义，也就是说如果模型有可学习的参数，最好用nn.Module，否则使用哪个都可以，二者在性能上没有多大的差异。在Pytorch中，默认情况下，非叶节点的梯度值在反向传播过程中使用完后就会被清除，不会被保留。
Pytorch面试题面经
toCVer的博客
08-09 6614
pytorch面经
Pytorch面试题整理（2023.09.10）
一位不是很硕的鉴伪方向硕士
09-10 1万+
nn.Sequential 里面的顺序是你想要的，而且不需要再添加一些其他处理的函数 (比如nn.functional 里面的函数，nn 与 nn.functional 有什么区别?成 [[3.0, 3.0], [3.0, 3.0]]，和 l1 的形状一样之后，再进行加法计算，计算的导数结果实际上为 [[2.0, 2.0], [2.0, 2.0]]，为了对应常数输入，所以最后 w2 的梯度返回为矩阵之和 8。反之，如果卷积层的设置一直变化，将会导致程序不停地做优化，反而会耗费更多的时间。
面试 | 30个热门PyTorch面试题助你轻松通过机器学习/深度学习面试
Vampire_2017的博客
08-25 6151
本文涵盖 PyTorch 的多个方面的热门面试题，包括初始化权重和偏差、定义神经网络模型、设实现自定义损失函数、模型压缩加速技巧、求函数导数、torch.no_grad的作用以及张量钩子的使用和在张量上实现钩子等内容。
【深度学习】Pytorch面试题：什么是 PyTorch？PyTorch 的基本要素是什么？Conv1d、Conv2d 和 Conv3d 有什么区别？
BetterBench的博客
09-25 4943
PyTorch 是基于 Torch 库的计算机软件的一部分，它是 Python 的开源机器学习库。它是由 Facebook 人工智能研究小组开发的深度学习框架。它用于。
Python重点基础总结-面试知识点总结2
weixin_48215309的博客
11-26 770
作者将用一个系列的博客，总结机器/深度学习算法工程师岗位面试中常见的一些知识点，以帮助小伙伴们更好的应对面试。本系列的内容包括如下： > 系列一：机器学习相关基础知识小Tip > 系列二：Python基础总结 > 系列三：CNN相关知识 > 系列四：Transformer相关知识总结 > 系列五：经典/热门模型介绍，及深度学习常用知识点 > 系列六：PyTorch相关知识点及端侧部署基础知识
CNN相关重点基础面试知识-面试知识点总结3
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作者将用一个系列的博客，总结机器/深度学习算法工程师岗位面试中常见的一些知识点，以帮助小伙伴们更好的应对面试。本系列的内容包括如下： > 系列一：机器学习相关基础知识小Tip > 系列二：Python基础总结 > 系列三：CNN相关知识 > 系列四：Transformer相关知识总结 > 系列五：经典/热门模型介绍，及深度学习常用知识点 > 系列六：PyTorch相关知识点及端侧部署基础知识
Transformer相关知识总结-面试知识点总结4
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如何将pytorch模型部署到安卓(1)
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04-20 1111
我坚信，坚持学习，每天进步一点，滴水穿石，我们离成功都很近！以下是总结出来的字节经典面试题目，包含：计算机网络，Kotlin，数据结构与算法，Framework源码，微信小程序，NDK音视频开发，计算机网络等。字节高级Android经典面试题和答案《互联网大厂面试真题解析、进阶开发核心学习笔记、全套讲解视频、实战项目源码讲义》点击传送门即可获取！目录截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且会持续更新！**如果你觉得这些内容对你有帮助，可以扫码获取！！
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RUN
03-08 4709
1、pytorch如何微调fine tuning：在加载了预训练模型参数之后，需要finetuning模型，可以使用不同的方式finetune 局部微调：加载了模型参数后，只想调节最后几层，其它层不训练，也就是不进行梯度计算，pytorch提供的requires_grad使得对训练的控制变得非常简单 model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) for param in model.parameters(): param.requires_
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01-06
一、torchvision.utils.save_image 报错TypeError: Cannot handle this data type 1. img如果是uint16的矩阵而不转为uint8，Image.fromarray这句会报错。所以加上np.uint8(img)很有必要 rgb_image = rgb_image.astype(np.uint8) 2. 在pytorch中tensor默认是CHW，而PIL中是HWC. 顾img需是CHW形式。  rgb_image = rgb_image.transpose((2,0,1)) 二、保存生成图片的两个方式： 1. opencv
2024年最新Python 面试问题总结_pytorch面试(1)，2024年最新成功入职阿里月薪45K
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fh.setFormatter(formatter) # fh创建格式，和formatter一样ch.setFormatter(formatter) # ch创建格式，和formatter一样[外链图片转存中…(img-HfTqXv7E-1715416503525)][外链图片转存中…(img-VqX5kOHH-1715416503525)][外链图片转存中…(img-CPFgK86O-1715416503526)]
Python 面试问题总结_pytorch面试
2401_86963593的博客
09-12 985
fh.setFormatter(formatter) # fh创建格式，和formatter一样ch.setFormatter(formatter) # ch创建格式，和formatter一样。
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1.conv2d的参数及含义 2.pytorch如何微调finetuning：在加载了预训练模型参数之后，需要finetuning模型，可以使用不同的方式finetune 局部微调：加载了模型参数后，只想调节最后几层，其它层不训练，也就是不进行梯度计算，pytorch提供的requires_grad使得对训练的控制变得非常简单 model = torchvision.mod...
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04-03 7763
一. pytorch多卡训练的原理 思想 （1）将模型加载到一个指定的主GPU上，然后将模型浅拷贝到其它的从GPU上； （2）将总的batch数据等分到不同的GPU上（坑：需要先将数据加载到主GPU上）； （3）每个GPU根据自己分配到的数据进行forward计算得到loss，并通过backward得到权重梯度； （4）主GPU将所有从GPU得到的梯度进行合并并用于更新模型的参数。 实现 （1）...
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类似于NumPy，但是它可以使用GPU进行计算提供了深度学习的功能，主要针对计算机视觉和自然语言处理等领域PyTorch的设计和实现遵循了简洁、灵活和高效的原则，使得它在短时间内成为了深度学习领域的主流框架之一。随着深度学习技术的不断发展，PyTorch作为其中的一员也在不断完善和扩展。未来，PyTorch将继续在易用性、性能和功能上进行优化，以满足更多领域和场景的需求。同时，深度学习领域还面临着许多挑战，如模型解释性、数据隐私、算法偏见等，这些问题需要我们在实际应用中给予足够的关注和思考。
2024年Python 面试问题总结_pytorch面试，2024年最新撸了郭霖大神写的Framework源码笔记
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init(self)t1=MyThread() # 对类进行实例化t1.start() # 启动线程print(“主线程”)运行结果：start t1end t1主线程**补充：Thread 类的一些常用方法*** join(): 在子线程完成之前，主线程将一直被阻塞* setDaemon(True) 方法: 将进程声明为守护线程，必须在`start()`方法调用之前#### 5. 线程之间如何通信？**方式一：threading.Event 事件**
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