PyTorch 面试题及详细答案120题（116-120）-- 综合应用与实践
《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
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- 116. 请描述使用PyTorch实现一个图像分类任务的完整流程（从数据准备到模型部署）。
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- 原理说明
- 详细流程及代码示例
- 117. 如何用PyTorch实现一个简单的目标检测模型（如YOLO的简化版）？
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- 原理说明
- 代码示例
- 118. 如何用PyTorch实现一个文本分类模型（如基于LSTM或Transformer）？
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- 原理说明
- 代码示例（LSTM模型）
- 代码示例（Transformer模型）
- 119. 在PyTorch中，如何处理训练过程中的异常情况（如NaN/Inf损失）？
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- 原理说明
- 处理方法及代码示例
- 120. 请对比PyTorch 1.x和PyTorch 2.x的主要更新，说明2.x版本的优势。
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- 原理说明
- 对比及优势分析
- 代码示例（使用`torch.compile()`）
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- 二、120道PyTorch面试题目录列表
一、本文面试题目录
116. 请描述使用PyTorch实现一个图像分类任务的完整流程（从数据准备到模型部署）。
原理说明
图像分类任务的完整流程包括数据准备、模型构建、训练配置、模型训练、模型评估和部署六个核心步骤。每个步骤需确保数据一致性、模型合理性及训练稳定性，最终实现模型在实际场景中的应用。
详细流程及代码示例
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数据准备
- 组织数据集为