Python工程师AI面试指南：PyTorch/TensorFlow实操+真实案例

一、PyTorch vs TensorFlow：技术对比与选型

动态图 vs 静态图
- PyTorch 默认动态图，调试直观(.backward()即时反向)，生产可转为TorchScript；
- TensorFlow 1.x 静态图需session.run，2.x开启Eager模式，兼顾动态图与静态图优化。
生态与部署
- PyTorch Scientific社区活跃，TorchServe服务简洁；
- TensorFlow 拥有TFLite、TFX、TFJS等全栈生态，适合多端部署。
性能对比
- 二者在相同模型和硬件下差异微乎其微，重点在于团队熟悉度与项目需求。

二、核心组件与编程模型解析

1. 张量与自动微分

PyTorch：torch.Tensor + autograd;
TF：tf.Tensor + GradientTape。

2. 网络构建

PyTorch：继承nn.Module，实现forward；
TF：tf.keras.Model或函数式API。

3. 数据管道

PyTorch：torch.utils.data.Dataset + DataLoader;
TF：tf.data.Dataset支持map、batch、prefetch。

三、实战案例一：BERT微调文本分类

from transformers import BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)

def preprocess(examples):
    return tokenizer(examples['text'], truncation=True, padding='max_length')

dataset = dataset.map(preprocess, batched=True)
args = TrainingArguments(output_dir='out', per_device_train_batch_size=16, num_train_epochs=3)
trainer = Trainer(model, args, train_dataset=dataset['train'], eval_dataset=dataset['test'])
trainer.train()

关键点：掌握Trainer简化训练流程，灵活调整TrainingArguments参数。

四、实战案例二：GAN图像生成训练

import torch.nn as nn

class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, latent_dim=100):
        super().__init__()
        self.net = nn.Sequential(
            nn.Linear(latent_dim, 128),
            nn.ReLU(True),
            nn.Linear(128, 784),
            nn.Tanh()
        )
    def forward(self, z):
        return self.net(z).view(-1,1,28,28)

面试提示：能解释ReLU、Tanh在生成器中的作用，以及Discriminator的对抗训练流程。

五、实战案例三：部署与优化（TorchServe & TensorFlow Serving）

TorchServe

torch-model-archiver --model-name bert_cls --version 1.0 \
  --serialized-file model.pt --handler ./handler.py --extra-files config.json
torchserve --start --ncs --model-store model_store --models bert=bert_cls.mar

TensorFlow Serving

docker run -p 8501:8501 \
  --mount type=bind,source=$(pwd)/saved_model,target=/models/cls \
  -e MODEL_NAME=cls -t tensorflow/serving

优化策略：使用batch_size与num_workers调优吞吐，Profile延迟并调整timeout。

六、面试真题精选与答题思路

问题	要点
PyTorch 与 TensorFlow 主要区别？	动静态图对比、API风格、生态与部署选项
如何避免Transformer内存爆炸？	使用`gradient_checkpointing`、`mixed_precision`、`fp16`训练
GAN易训练不稳定如何优化？	添加BatchNorm、谱归一化、改进Loss函数（WGAN-GP）
BERT微调出现过拟合怎么办？	使用`dropout`、减小学习率、增加训练数据或EarlyStopping
TensorFlow Serving延迟高问题解决？	开启`batching`、调整`model_config`、使用`gRPC`并增加Workers

七、系统化备考与资源推荐

实战演练：至少完成一个NLP与一个CV项目；
源码阅读：深入nn.Module与tf.keras训练循环；
性能调优：学习Mixed Precision、Profile Tools；
部署打磨：TorchServe、TF Serving与容器化实践；
社群学习：关注PyTorch和TensorFlow官方GitHub、Forums与Reddit。

八、结语

通过本文的PyTorch/TensorFlow对比分析、三大实战项目示例与面试真题解析，你将全面提升架构思维与代码实操能力，为Python AI面试做好充分准备。祝你斩获Offer，实现职业跃升！