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TensorFlow面试题和答案(2022年收集更新)

2022年收集更新的TensorFlow面试题和答案,下面列出了最常见的 TensorFlow 面试问题和答案。
TensorFlow 是一个基于 Python 的库,用于创建机器学习应用程序。它是一个执行复杂数学的低级工具包。它为用户提供了构建实验学习架构的可定制性选项。它还可以帮助用户与他们一起工作,并将他们变成运行软件。它最初由 Google Brain 团队的研究人员和工程师创建,并于 2015 年开源。TensorFlow 由 Tensor 和 Flow 两个词组成; 张量被称为多维数组的数据表示,流表示对张量执行的一系列操作。 完整答案
张量是用于计算机编程的 n 维数组的向量或矩阵的泛化。它以数字的形式表示大量数据。Internet 上提供的其他 n 维数组库很少,例如 Numpy,但 TensorFlow 与这些库不同。它提供了创建张量函数和自动计算导数的方法。一张图可以进行张量中的所有操作。我们可以说节点的边缘被称为张量。我们需要一个特征向量作为初始输入来实现张量。模型被输入机器学习中的对象列表,这些对象被称为特征向量。可以借助下图来理解张量: 这里,箭头表示多维。有一个被称为压力的张量,它描述了在两个方向上发生的事情。 完整答案
有三种类型的张量用于创建神经网络模型: 1. 常数张量顾名思义,常量张量用作常量。他们创建了一个节点,它接受一个值并且不改变它。可以使用 tf.constant 创建一个常量。tf.constant(值,dtype=None,shape=None,name=’Const’,verify_shape=False)它接受五个参数。 2. 可变张量变量张量是提供其当前值作为输出的节点。这意味着它们可以在图形的多次执行中保持其价值。3. 占位符张量占位符张量比变量更重要。这些用于在以后分配数据。占位符是... 完整答案
TensorBoard 是一套可视化工具,用于检查和理解 TensorFlow 运行和图表。这是创建者提供的 Tensorflow 的简单解决方案,让我们可视化图表。它绘制关于图形的定量指标以及要通过它的图像等附加数据。TensorBoard 目前支持五种可视化技术,如标量、图像、音频、直方图和图形。它提高了图形的准确性和流动性。 完整答案
Tensorflow 的 API 支持多种语言,例如 Matlab 和 C++。研究人员一直在努力让它变得更好。还引入了一个 JavaScript 库 tensorflow.js,用于训练和部署机器学习模型。 完整答案
TensorFlow 的一些主要优点如下: 它可以很容易地在 CPU 和 GPU 上进行训练以进行分布式计算。它具有自动区分功能。它具有平台灵活性。它易于定制和开源。它具有对线程、异步计算和队列的高级支持。 完整答案
TensorFlow 有一些局限性/缺点,如下所述: 它不提供对 OpenCL(开放计算语言)的支持。它需要高级微积分和线性代数的先验知识以及对机器学习的很好理解。如果在同一范围内导入,它与 Theano 的 GPU 内存冲突。 完整答案
TensorFlow 提供对多种客户端语言的支持,其中最好的语言之一是 Python。有一些可用于 C++、Java 和 Go 的实验性接口。开源社区创建并支持许多其他语言的语言绑定,例如 C#、Julia、Ruby 和 Scala。 完整答案
TensorFlow 架构分为三个部分: 预处理数据构建模型训练和估计模型 完整答案
将数据加载到 TensorFlow 是训练机器学习算法之前的第一步。加载数据有两种方式: 在内存中加载数据这是最简单的方法。所有数据都作为单个数组加载到内存中。可以编写与 TensorFlow 无关的 Python 代码。TensorFlow 数据管道TensorFlow 具有内置 API,有助于轻松加载数据、执行操作并为机器学习算法提供数据。这种方法主要用于数据量很大的情况。 完整答案
大多数 TensorFlow 算法的常用步骤是: 通过占位符导入数据、生成数据或设置数据管道。通过计算图提供数据。评估损失函数的输出。使用反向传播来修改变量。重复直到停止条件。 完整答案
处理TensorFlow中过拟合的方法的名称有: 辍学技术正则化批量标准化 完整答案
TensorFlow 管理器负责通过其加载器对所有可服务对象进行加载、卸载、查找和生命周期管理。TensorFlow 管理器控制 Servables 的整个生命周期,包括: 加载 Servables服务 Servables卸载 Servables 完整答案
客户端使用一些对象来执行计算,这些对象被称为 Servables。servable 的大小是灵活的。单个 servable 可能包含从查找表到单个模型到推理模型元组的任何内容。这些可服务对象是 TensorFlow Serving 中的核心基本单元。 TensorFlow Serving 专为生产环境而设计。它是一种用于机器学习模型的灵活、高性能的服务系统。TensorFlow Serving 可轻松部署新算法和实验,同时保持相同的服务器架构和 API。TensorFlow Serving 提供... 完整答案
Tensorflow 是深度学习的必备工具。它主要有五个用例,它们是: 基于文本的应用程序语音/声音识别时间序列图像识别视频检测 完整答案
TensorFlow 可以在不同的平台上运行: 操作系统,例如 Windows、OS 和 Linux云网络服务IOS和Android等移动操作系统 完整答案
训练数据存在差异,这些数据需要通过 TensorFlow 进行验证。如果数据中的变化很大,则可能会看到过度拟合。最好的解决方案是尽可能从可用数据中去除噪声。 完整答案
加载器可以实现加载、卸载和访问一种新型的可服务机器学习模型。这些加载器用于在后端添加算法和数据。函数 load() 用于从保存的模型中加载模型。 完整答案
有一些使用 TensorFlow 构建的产品: 合成器乔治·卡姆手写识别可教机器 完整答案
源是识别和提供可服务的模块类型。每个源提供零个或多个可服务流。为每个可服务版本提供了一个加载器,使其可访问,以便可以加载。 完整答案
与其他库相比,TensorFlow 有很多好处,如下所示: 可扩展性TensorFlow 提供易于扩展的机器学习应用程序和基础设施。数据可视化在 TensorFlow 中可视化图表非常简单。TensorBoard(一套可视化工具)用于可视化 TensorFlow 图。调试工具tfdbg 是 TensorFlow 的专用调试器。它让我们可以在训练和推理期间查看运行 TensorFlow 图的内部结构和状态。流水线TensorFlow 的 Dataset 模块 tf.data 用于为图像和文本构建高... 完整答案
DeepSpeech 是一个开源引擎,用于将语音转换为文本。它使用由机器学习技术训练的模型。它基于百度的 Deep Speech 研究论文。它使用 Google 的 TensorFlow 来简化实现。可以通过 deep Speech 列出命令行选项,其语法如下: ./deepspeech.py 完整答案
TensorFlow 包含 TF-Slim 和 kereas 等抽象库,它们提供了对 TensorFlow 的简化高级访问。这种抽象有助于简化数据流图的构建。TensorFlow 抽象不仅有助于使代码更简洁,而且还大大减少了代码的长度。因此,它显着缩短了开发时间。 完整答案
Python 是 TensorFlow 及其开发的主要语言。它是 TensorFlow 支持的第一个也是最知名的语言,并且仍然支持大部分功能。TensorFlow 的功能似乎最初是在 Python 中定义的,后来转移到了 C++。 完整答案
TensorFlow 中的大部分 API 都是基于 Python 语言的。它们为用户提供低级选项,例如用于构建神经网络架构的 tf.manual 或 tf.nn.relu。这些 API 还用于设计具有更高抽象级别的深度神经网络。 完整答案
在 TensorFlow 项目之外使用了一些 API,它们是: TFLearnTFLearn 提供了一个高级 API,使神经网络的构建和训练变得快速和容易。该 API 与 Tensorflow 完全兼容。它的 API 可以表示为 tf.contrib.learn。TensorLayerTensorLayer 是一个基于 TensorFlow 的深度学习和强化学习库。它是为研究人员和工程师设计的。它提供了大量可定制的神经层/功能,这对于构建现实世界的 AI 应用程序至关重要。Pretty Tens... 完整答案
可以在 Python 对象的帮助下创建tensors,例如 numpy 数组和列表。可以使用 tf.convert_to_tensor() 操作轻松执行它。 完整答案
TensorFlow 中的变量也称为张量对象。这些对象保存在程序执行期间可以修改的值。TensorFlow 变量是用于表示由程序操纵的共享、持久状态的最佳方式。 完整答案
当我们第一次在会话中为该变量运行 tf.Variable.initializer 操作时,就会创建一个变量。它在处理 tf.Session.close 时被销毁。 完整答案
tf.variable 和 tf.placeholder 两者几乎相似,但有以下一些区别: tf.variable tf.placeholder 它定义了随时间修改的变量值。 它定义了不随时间变化的特定输入数据。 它在定义时需要一个初始值。 它在定义时不需要初始值。 完整答案
Scaler Dashboard 可视化随时间变化的缩放器统计信息。它使用一个简单的 API 来执行此类可视化。例如,可能想要检查模型的损失或学习率。可以比较多次运行,数据是通过标签建立的。 完整答案
直方图仪表板用于显示张量的统计分布如何随时间变化。它有助于可视化通过 tf.summary.histogram 记录的数据。每个图表显示数据的时间“切片”,其中每个切片是给定步骤中张量的直方图。最旧的时间步在后面,最近的时间步在前面。 如果直方图模式从“偏移”更改为“叠加”,透视图将旋转。结果,每个直方图切片都被渲染为一条线并相互重叠。 完整答案
分布仪表板是另一种用于可视化来自 tf.summary.histogram 的直方图数据的方式。它显示有关分布的一些高级统计信息。图表上的每条线都用于表示数据分布中的百分位数。例如,底线显示最小值如何随时间变化,中间的线显示中值如何变化。从上到下阅读,这些行提供以下含义:[最大、93%、84%、69%、50%、31%、16%、7%、最小]。 完整答案
Image Dashboard 用于显示通过 tf.summary.image 保存的 png 文件。仪表板的配置方式是,每一行对应一个不同的标签,每一列对应一个运行。图像仪表板还支持任意 png,可用于将自定义可视化(例如 matplotlib 散点图)嵌入到 TensorBoard 中。此仪表板始终显示每个标签的最新图像。 完整答案
音频仪表板用于为通过 tf.summary.audio 存储的音频嵌入可播放的音频小部件。仪表板的配置使得每一行对应一个不同的标签,每一列对应一个运行。音频仪表板始终为每个标签嵌入最新的音频。 完整答案
在可视化 TensorBoard 图形时可以使用图形资源管理器。它还负责启用对 TensorFlow 模型的检查。为了充分利用图形可视化器,应该使用名称范围对图形中的操作进行分层分组。否则,该图可能难以破译。 完整答案
嵌入投影仪允许可视化高维数据。例如,可以在将输入数据按模型嵌入到高维空间后查看输入数据。嵌入投影仪从模型检查点文件中读取数据。它可以配置有额外的元数据,如词汇文件或精灵图像。 完整答案
文本仪表板用于显示通过 tf.summary.text 存储的文本片段。还支持其他功能,例如超链接、列表和表格。 完整答案
如果没有安装 TensorFlow,则可以运行 TensorBoard 1.14+,但功能集有所减少。主要限制是从 TensorFlow 1.14 开始,仅支持以下插件:标量、自定义标量、图像、音频、图形、投影仪(部分)、分布、直方图、文本、PR 曲线、网格。此外,不支持 Google Cloud Storage 上的日志目录。 完整答案
TensorBoard 中有不同类型的仪表板,它们在张量板上执行各种任务: 标量仪表板直方图仪表板分销商仪表板图像仪表板音频仪表板图形浏览器投影仪文本仪表板 完整答案
TensorFlow 中的主要操作被定义为传递值并将输出分配给另一个张量。 完整答案
它通常取决于完整的性能。尽管准确性在大多数模型中都很突出,但性能和准确性都相同。 完整答案
TensorFlow 可以与 Docker 等容器化工具一起使用。部署使用字符级 ConvNet 网络进行文本分类的情感分析模型会很有帮助。 完整答案
任何人都可以直接向 security@tensorflow.org 报告任何安全问题。此电子邮件的报告已发送给 TensorFlow 的安全团队。然后在 24 小时内确认电子邮件,并在一周内提供详细回复以及后续步骤。 完整答案
在 TensorFlow 中部署 lite 模型文件使用组件有:Java APIJava API 是 Android 上 C++ API 的包装器。C++ APIC++ API 加载 TensorFlow Lite 模型并调用解释器。解释器解释器可用于执行模型。它使用特定的内核加载,这是 TensorFlow Lite 的独特功能。 完整答案
TensorFlow 和 PyTorch 的区别如下: TensorFlow PyTorch TensorFlow 基于 Theano 库。 PyTorch 是基于 Torch 库的软件。 它是由谷歌制作的。 它是由 Facebook 开发的。 TensorFlow 在运行时没有任何选项。 PyTorch 在运行时包含计算图。 TensorFlow 有用于可视化机器学习模型的 TensorBoard。 PyTorch 没有像可视化这样的功能。 完整答案
词嵌入在自然语言处理中用作词的表示,它们可以在 TensorFlow 中使用,它也被称为 Word2vec。 词嵌入中使用的两个模型是 - 连续词袋模型和 skip-gram 模型。 完整答案
Estimators 是一个高级 API,它减少了之前在训练 TensorFlow 模型时需要编写的大部分代码。估计器非常灵活,如果模型有任何特定要求,它允许覆盖默认行为。 使用 Estimator 构建模型有两种可能的方法: 预制估算器这些是预定义的估计器。创建这些模型是为了生成特定类型的模型,例如 DNNClassifier,它是一个预制的估计器。估计器(基类)它提供了对如何使用 model_fn 函数创建模型的完全控制。这些函数由类 tf.estimator.Estimator 使用。... 完整答案
TensorFlow 提供了各种各样的统计分布,位于内部: tf.contrib.distributions 它包含 Beta、Bernoulli、Chi2、Dirichlet、Gamma、Uniform 等分布。这些是构建机器学习算法的重要组成部分,尤其是对于贝叶斯模型等概率方法。 完整答案
在 TensorFlow 中,我们创建图并为该图提供值。图表本身会处理所有的工作,并根据我们在图表中应用的配置生成输出。现在,当我们为图提供值时,首先,需要创建一个 TensorFlow 会话。 tf.Session() 一旦会话被初始化,那么我们应该使用那个会话。这是必要的,因为所有变量和设置现在都是会话的一部分。因此,可以应用两种可能的方式将外部值传递给图形,以便图形接受它们。 第一个是在使用会话并执行会话时调用 .run() 。另一种方法是使用 .eval()。.eval() 的完整语... 完整答案