TensorFlow 面试题及详细答案 120道（101-110）-- 底层原理与扩展
《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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- 101. TensorFlow的底层计算是如何实现的？（如XLA编译器的作用）
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- 原理说明
- 示例代码（启用XLA加速）
- 102. 什么是控制流（Control Flow）操作？TensorFlow中如何实现条件和循环？
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- 原理说明
- 示例代码
- 103. TensorFlow中的梯度计算原理是什么？如何自定义梯度？
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- 原理说明
- 示例代码（自定义梯度）
- 104. 什么是计算图的剪枝（Pruning）？在TensorFlow中有什么应用？
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- 原理说明
- 示例代码（模型剪枝）
- 105. TensorFlow中的设备放置（Device Placement）是什么？如何指定设备？
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- 原理说明
- 示例代码（指定设备放置）
- 106. 解释TensorFlow中的自动微分（Automatic Differentiation）机制。
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- 原理说明
- 示例代码（自动微分演示）
- 107. 什么是延迟执行（Lazy Evaluation）？它在TensorFlow 1.x中的作用？
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- 原理说明
- 示例代码（TF1.x延迟执行）
- 108. TensorFlow中的变量作用域（Variable Scope）有什么作用？
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- 原理说明
- 示例代码（变量作用域与共享）
- 109. 如何在TensorFlow中实现自定义优化器？
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- 原理说明
- 示例代码（自定义带动量的SGD优化器）
- 110. TensorFlow的内核（Kernel）是什么？如何为新设备添加内核支持？
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- 原理说明
- 实现流程（概念示例）
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- 二、120道TensorFlow面试题目录列表
一、本文面试题目录
101. TensorFlow的底层计算是如何实现的？（如XLA编译器的作用）
原理说明
TensorFlow的底层计算基于计算图的执行，核心组件包括：
- 计算图（Graph）：由节点（操作）和边（张量）组成，定义计算流程。
- 执行器（Executor）：按依赖关系调度计算图节点在指定设备（CPU/GPU/TPU）上执行。