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PyTorch 面试题及详细答案120题(71-85)-- 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… 。

前后端面试题-专栏总目录

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文章目录

  • 一、本文面试题目录
      • 71. 什么是PyTorch的JIT(Just-In-Time)编译?它有什么作用?
      • 72. 如何使用`torch.jit.trace()`和`torch.jit.script()`导出模型?
      • 73. PyTorch的分布式训练(Distributed Training)有什么作用?如何实现?
      • 74. `torch.distributed`模块的核心概念(如`rank`、`world_size`)是什么?
      • 75. 什么是数据并行(Data Parallelism)和模型并行(Model Parallelism)?它们的适用场景是什么?
      • 76. `nn.DataParallel`和`nn.parallel.DistributedDataParallel`有何区别?
      • 77. PyTorch中的随机数种子(Random Seed)如何设置?为什么需要固定种子?
      • 78. 什么是ONNX(Open Neural Network Exchange)?PyTorch如何导出模型到ONNX格式?
      • 79. PyTorch Mobile的作用是什么?如何将PyTorch模型部署到移动设备?
      • 80. 如何使用PyTorch进行量化(Quantization)?量化的目的是什么?
      • 81. PyTorch的`torch.utils.checkpoint`模块有什么作用?如何使用?
      • 82. 什么是自动混合精度(AMP)?`torch.cuda.amp`模块如何使用?
      • 83. 如何在PyTorch中实现模型的剪枝(Pruning)?
      • 84. PyTorch与C++/CUDA如何交互?如何编写自定义的C++扩展?
      • 85. 什么是TorchScript?它与JIT编译有什么关系?
  • 二、120道PyTorch面试题目录列表

一、本文面试题目录

71. 什么是PyTorch的JIT(Just-In-Time)编译?它有什么作用?

  • 原理说明
    PyTorch的JIT(即时编译)是一种将PyTorch代码转换为可序列化、可优化的中间表示(IR)的工具。它能将动态计算图转换为静态表示,兼具PyTorch的灵活性和静态图的高效性。
    作用包括:

    • 提高模型执行效率(通过静态优化,如算子融合、常量折叠)。
    • 支持模型序列化(保存为.
http://www.xdnf.cn/news/18595.html

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