TensorFlow 面试题及详细答案 120道(61-70)-- 高级特性与工具
《前后端面试题
》专栏集合了前后端各个知识模块的面试题,包括html,javascript,css,vue,react,java,Openlayers,leaflet,cesium,mapboxGL,threejs,nodejs,mangoDB,SQL,Linux… 。
文章目录
- 一、本文面试题目录
-
-
- 61. 什么是TensorFlow Hub?如何使用预训练模型?
-
- 原理说明
- 示例代码
- 62. TensorFlow Probability的作用是什么?举例说明其应用场景。
-
- 原理说明
- 应用场景
- 示例代码(贝叶斯神经网络)
- 63. 什么是TensorBoard?它有哪些功能?如何使用?
-
- 原理说明
- 使用步骤
- 示例代码
- 64. 如何使用TensorBoard可视化计算图、损失曲线和模型参数?
-
- 原理说明
- 示例代码
- 查看可视化结果
- 65. TensorFlow分布式训练的基本原理是什么?有哪些分布式策略?
-
- 原理说明
- 主要分布式策略(tf.distribute.Strategy)
- 66. tf.distribute.Strategy支持哪些分布式训练模式?如何使用?
-
- 原理说明
- 常用模式及示例代码
-
- 1. MirroredStrategy(单机器多GPU)
- 2. MultiWorkerMirroredStrategy(多机器多GPU)
- 3. TPUStrategy(TPU训练)
- 67. 什么是自动混合精度训练(Automatic Mixed Precision)?如何在TensorFlow中启用?
-
- 原理说明
- 启用方法
- 示例代码
- 注意事项
- 68. TensorFlow中如何使用GPU加速训练?如何指定GPU设备?
-
- 原理说明
- 示例代码
-
- 1. 检查GPU是否可用
- 2. 指定使用特定GPU
- 3. 限制GPU内存使用
- 4. 使用多GPU训练(参考问题66的MirroredStrategy)
- 69. 多GPU训练时,数据并行和模型并行的区别是什么?
-
- 原理说明
- 关键区别示例
- TensorFlow中的实现
- 70. 什么是TPU?TensorFlow如何适配TPU训练?
-
- 原理说明
- TensorFlow适配TPU训练的步骤
- 示例代码(Colab TPU)
- 注意事项
-
- 二、120道TensorFlow面试题目录列表
一、本文面试题目录
61. 什么是TensorFlow Hub?如何使用预训练模型?
原理说明
TensorFlow Hub是一个预训练模型的仓库,包含图像分类、文本嵌入入、语音识别等多种任务的预训练模型。这些模型由Google及学术机构等发布,可直接直接复用或进行迁移学习,显著减少训练成本和时间。
核心优势:
- 提供高质量预训练模型,避免从零开始训练
- 支持模型模块的复用(如将预训练的特征提取器嵌入新模型)