前言
PyTorch作为首选的深度学习框架的受欢迎程度正在持续攀升，在如今的 AI 顶会中，PyTorch 的占比已高达 80%以上！本文精心整理了关键的 30 个 PyTorch 相关面试问题，帮助你高效准备机器学习/深度学习相关岗位。
基础篇
问题1：什么是PyTorch
PyTorch 是一个开源机器学习库，用于开发和训练基于神经网络的深度学习模型，这是一种常用于图像识别和自然语言处理等应用的机器学习库。它主要由Facebook的AI研究小组开发。PyTorch可以与Python和C++一起使用。
PyTorch 的独特之处在于它对 GPU 的出色支持以及使用反向传播自动微分，这使得计算图可以即时修改。这使它成为快速实验和原型设计的热门选择。
PyTorch 采用了 Chainer 的一项创新技术，即反向传播自动微分。从本质上来说，它犹如一台录音机，能够记录已完成的操作，随后反向重放这些操作以计算梯度。这一特性使得 PyTorch 相对容易进行调试，并且在某些应用场景中表现出色，例如动态神经网络。由于每次迭代都可以有所不同，所以 PyTorch 在原型设计方面颇受欢迎。
问题2：PyTorch 中的张量是什么？
张量是 PyTorch 的核心数据类型，类似于多维数组，用于存储和操作模型的输入和输出以及模型的参数。张量类似于 NumPy 的张量ndarrays，不同之处在于张量可以在 GPU 上运行以加速计算。
问题3：PyTorch 的有哪些常用组件？
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张量：张量与 Numpy 的数组非常相似，而且也是多维的。在 PyTorch 中，张量可以作为
tensor类型来访问torch模块。一些示例包括torch.CharTensor、torch.IntTensor、torch.FloatTensor等。张量在深度学习中被广泛使用，用于存储数据和进行各种数学运算。 -
变量：变量充当 Tensor 的包装器，用于抓取梯度。你可以在
torch.autograd下找到变量以torch.autograd.Variable的形式出现。在最新 PyTorch 版本中，张量本身已经具备了自动求导的功能，所以直接使用张量即可，而不再需要显式地使用torch.autograd.Variable。变量在深度学习中起着重要的作用，因为它们允许我们自动计算梯度，从而实现反向传播算法。 -
参数：参数的作用是包装变量，当模块的张量不具有梯度时，我们会使用它。可以在
torch.nn下找到torch.nn.Parameter。参数通常用于存储神经网络中的可学习权重和偏置等。 -
函数：函数不具有任何内存，其工作是执行特定的转换操作。函数的一些示例是
torch.sum、torch.log等。这些函数通常使用torch.nn.functional模块来实现。torch.nn.functional提供了一系列用于构建神经网络的函数，这些函数可以直接对张量进行操作，而不需要创建torch.nn.Module的子类。例如，可以使用torch.nn.functional.relu来应用 ReLU 激活函数，使用torch.nn.functional.cross_entropy来计算交叉熵损失等。通过使用这些函数，可以更加灵活地构建和定制神经网络的结构和操作。 -
模块：模块是所有神经网络的基类，它们也可以包含不同的函数、模块和参数。它可以有效地存储可学习的权重和状态。可以以
torch.nn.Linear、torch.nn.Conv2d等形式出现。模块提供了一种结构化的方式来构建神经网络，使得网络的定义和管理更加方便。模块可以包含多个子模块，并且可以通过继承torch.nn.Module类来定义自定义的模块。模块还提供了一些方便的方法，例如forward方法用于定义前向传播的逻辑，parameters方法用于获取模块中的可学习参数等。
问题4：说出一些常见的 PyTorch 模块？
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Autograd：autograd 模块是 PyTorch 的自动微分模块，有助于快速计算前向传播中的梯度。Autograd 生成有向无环图，其中叶子是输入张量，而根是输出张量。它能够自动追踪和计算张量在计算过程中的梯度，为反向传播算法提供了强大的支持。通过 autograd，开发者可以轻松地构建复杂的神经网络模型，并进行高效的梯度计算和参数更新。
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Optim：Optim 模块是一个包含预先编写的优化器算法的包，可用于构建神经网络。常见的优化器如随机梯度下降（SGD）、Adam、Adagrad 等都可以在这个模块中找到。优化器的作用是根据计算得到的梯度来更新模型的参数，以最小化损失函数。不同的优化器具有不同的特点和适用场景，开发者可以根据具体问题选择合适的优化器。
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nn：nn 模块包含各种有助于构建神经网络模型的类。PyTorch 中的所有模块都属于 nn 模块的子类。这个模块提供了一系列的层（如全连接层、卷积层、循环层等）、激活函数（如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等）、损失函数（如交叉熵损失、均方误差损失等）以及模型容器（如 Sequential、ModuleList 等）。通过使用 nn 模块，开发者可以方便地构建复杂的神经网络结构，并进行高效的训练和推理。
问题5：使用 PyTorch 时可能会遇到的最常见错误是什么?如何解决这些错误?
使用 PyTorch 时最常见的错误是：
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形状错误：当尝试对形状不一致的矩阵或张量进行操作时，就会发生形状错误。例如，数据的形状为[1, 28, 28]，但模型第一层的输入要求为[10]。解决此问题的一种方法是根据具体情况对张量进行重塑或转置，使其形状与所需操作相匹配。
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设备错误：当模型和数据位于不同的设备上时，会发生设备错误。比如，已将模型发送到目标 GPU 设备，但数据仍在 CPU 上。解决这个问题的直接方法是使用`.to()`方法将模型或数据发送到正确的目标设备。
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数据类型错误：当数据是一种数据类型（例如`torch.float32`），而尝试执行的操作需要另一种数据类型（例如`torch.int64`）时，就会发生数据类型错误。为了解决这个问题，可以使用`torch.Tensor.type(dtype=None)`方法来正确调整张量的数据类型，其中`dtype`参数是所需的数据类型。
问题6：在 PyTorch 中有哪些方法可以重塑张量维度?
PyTorch 中有多种方法可以重塑张量维度，其中一些是：
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torch.reshape(input, shape)：重塑input为shape（如果兼容）。 -
torch.Tensor.view(shape)：返回原始张量的视图，其形状不同，但与原始张量共享相同的数据。 -
torch.permute(input, dims)：返回原始输入的视图，其尺寸已重新排列dims。
问题7：使用 PyTorch 时，有哪些好的做法可以提高可重复性?
虽然不能保证在 PyTorch 各个版本中结果完全可重现，但你可以采取一些步骤来限制不确定性行为源的数量并提高可重现性，例如：
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通过设置随机数生成器 (RNG) 来控制随机源：可以在应用程序开始时使用它
torch.manual_seed()来为所有设备（CPU 和 CUDA）设置 RNG。这样每次在相同环境中运行应用程序时都可以生成相同的一系列随机数。 -
避免对某些操作使用非确定性算法：使用该函数，你可以将 PyTorch 配置为在可用的
torch.use_deterministic_algorithms()情况下使用确定性算法而不是非确定性算法，并且如果已知操作是非确定性的（并且没有确定性的替代方法），则抛出错误。
问题8：如何在 PyTorch 中定义神经网络模型?
在 PyTorch 中定义神经网络模型可以按照以下步骤进行：
步骤一：定义架构并初始化神经网络
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创建一个类，使其继承自
torch.nn.Module。这个类将代表我们的神经网络模型。 -
在类的构造函数
__init__中，定义模型的各个组成部分，如线性层、卷积层、激活函数、正则化层等。可以使用 PyTorch 提供的各种神经网络层和模块来构建模型的架构。
步骤二：重写前向传播算法
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重写
forward方法，在这个方法中实现模型的前向传播逻辑。将输入数据通过之前定义的各个层进行处理，逐步计算出输出。