TensorFlow: вопросы на собеседовании

Вопросы и ответы по TensorFlow: подготовка, примеры и типичные ошибки.

1. Как работает tf.GradientTape и когда его использовать для кастомных циклов обучения?
   Middle· спрашивают почти всегда· полный разбор — Jobs/Boost
2. Как работает tf.keras.Model.compile() — что такое loss, optimizer и metrics?
   Junior· спрашивают почти всегда· полный разбор — Jobs/Boost
3. Как бороться с переобучением в моделях TensorFlow (dropout, L2-регуляризация, аугментация данных)?
   Middle· спрашивают почти всегда· полный разбор — Jobs/Boost
4. В каких data/AI-задачах TensorFlow даёт реальный выигрыш, а где лучше выбрать другой инструмент или более простой pipeline?
   Middle· спрашивают почти всегда· полный разбор — Jobs/Boost
5. Как работает tf.data API и почему он важен для построения эффективных пайплайнов загрузки данных?
   Senior· спрашивают почти всегда· полный разбор — Jobs/Boost
6. Что такое tf.function и как он улучшает производительность за счёт компиляции графа?
   Senior· спрашивают почти всегда· полный разбор — Jobs/Boost
7. Как реализовать кастомные слои путём наследования от tf.keras.layers.Layer?
   Middle· полный разбор — Jobs/Boost
8. Как реализовать кастомную функцию потерь и кастомную метрику в TensorFlow/Keras?
   Middle· полный разбор — Jobs/Boost
9. Как Functional API обрабатывает модели с несколькими входами и выходами в Keras?
   Middle
10. Что такое Keras и как он соотносится с TensorFlow 2.x?
    Junior· полный разбор — Jobs/Boost
11. Что такое callbacks в Keras и как использовать ModelCheckpoint, EarlyStopping и TensorBoard?
    Junior
12. Как работает tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler?
    Middle· полный разбор — Jobs/Boost
13. В чём разница между model.fit() и кастомным циклом обучения с tf.GradientTape?
    Middle· полный разбор — Jobs/Boost
14. В чём разница между model.save() и model.save_weights()?
    Middle
15. Как работает batch normalization и как она применяется в TensorFlow?
    Middle
16. Что такое TensorFlow и каковы его основные компоненты?
    Junior· полный разбор — Jobs/Boost
17. Как проверять корректность решения на TensorFlow, а не только успешное выполнение кода?
    Senior· полный разбор — Jobs/Boost
18. Представьте, pipeline на TensorFlow даёт хорошие результаты в dev, но плохо работает на новых данных. Как вы будете разбираться?
    Senior· полный разбор — Jobs/Boost
19. Как сравнить eager, graph/compiled execution и trade-offs production serving?
    Senior· полный разбор — Jobs/Boost
20. Что такое gradient clipping в TensorFlow и как его применять?
    Middle
21. Какие ключевые абстракции TensorFlow нужно понимать, чтобы не получать формально рабочие, но неверные результаты?
    Middle· полный разбор — Jobs/Boost
22. В чём разница между TensorFlow 1.x (статические графы) и TensorFlow 2.x (eager execution)?
    Junior· полный разбор — Jobs/Boost
23. Как сравнить TensorFlow с альтернативами по качеству, скорости экспериментов, масштабированию, воспроизводимости и production-интеграции?
    Senior
24. Какие риски есть у TensorFlow: data leakage, неверная оценка качества, memory usage, latency, cost, drift или observability?
    Senior· полный разбор — Jobs/Boost
25. Какие ошибки делают команды, когда переносят notebook/prototype-подход на production data/AI pipeline?
    Senior
26. Что такое tf.Variable в отличие от обычного тензора и когда каждый из них использовать?
    Middle· полный разбор — Jobs/Boost
27. Как реализовать transfer learning с предобученными моделями Keras/TensorFlow?
    Middle· полный разбор — Jobs/Boost
28. Как отлаживать TensorFlow-модели — какие инструменты и техники доступны?
    Middle
29. Как работает tf.distribute.Strategy и какие стратегии доступны для распределённого обучения?
    Senior· полный разбор — Jobs/Boost
30. Каковы три основных способа построения моделей в Keras: Sequential API, Functional API и Model subclassing?
    Junior· полный разбор — Jobs/Boost
31. Как работает mixed-precision training в TensorFlow (tf.keras.mixed_precision)?
    Senior
32. Какие оптимизаторы есть в TensorFlow (SGD, Adam, RMSprop) и когда выбирать каждый из них?
    Junior
33. Расскажите о случае, когда вы использовали TensorFlow для pipeline, evaluation, optimization, deployment или debugging.
    Middle· полный разбор — Jobs/Boost
34. Что такое TensorFlow Serving и как задеплоить модель в продакшен?
    Senior
35. Что такое @tf.function и каковы его ограничения (побочные эффекты Python, трейсинг)?
    Senior
36. Чем tf.data.Dataset.from_generator отличается от tf.data.TFRecordDataset — когда что использовать?
    Senior· полный разбор — Jobs/Boost
37. Как использовать TensorBoard для визуализации метрик обучения, графов модели и embeddings?
    Middle· полный разбор — Jobs/Boost
38. Что такое TensorFlow Hub и как использовать предобученные модели из него?
    Middle
39. Как конвертировать Keras-модель в TensorFlow Lite для мобильного/edge-деплоя?
    Senior· полный разбор — Jobs/Boost