TensorFlow与PyTorch在Python面试中的对比与应用

TensorFlow与PyTorch作为深度学习领域两大主流框架，其掌握程度是面试官评价候选者深度学习能力的重要依据。本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与TensorFlow、PyTorch相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。

一、常见面试问题

1. 框架基础操作

面试官可能会询问如何在TensorFlow与PyTorch中创建张量、定义模型、执行前向传播等基础操作。准备如下示例：

TensorFlow

python
import tensorflow as tf

# 创建张量
x = tf.constant([[1., 2.], [3., 4.]])
y = tf.Variable(tf.random.normal([2, 2]))

# 定义模型
class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()<