2025年人工智能训练师职业技能竞赛参考试题库50题(含答案)

2025年人工智能训练师职业技能竞赛参考试题库50题(含答案)一、单选题（每题1分，共20分）1.在PyTorch中，若需冻结某一层参数使其不参与反向传播，应执行的操作是A.layer.requires_grad=FalseB.layer.trainable=FalseC.layer.eval()D.torch.no_grad()答案：A解析：requires_grad属性直接控制张量是否参与梯度计算，设置为False即可冻结。2.使用混合精度训练时，下列哪项不是NVIDIAApex自动损失缩放（AMP）的默认行为A.动态调整lossscaleB.在反向传播前放大梯度C.跳过导致inf/nan的batchD.将FP16梯度转回FP32再更新权重答案：B解析：放大的是损失值而非梯度，梯度在反向过程中被动态缩放。3.在Transformer中，若将positionalencoding直接加到wordembedding后，再输入MultiHeadAttention，则位置信息将通过下列哪种方式传播A.仅通过残差连接B.通过Q、K、V矩阵乘法C.通过LayerNormD.通过FeedForward网络答案：B解析：Q、K、V均由输入线性投影而来，位置编码已混入其中，注意力权重会体现位置关系。4.当使用Adam优化器时，若beta1=0.9，beta2=0.999，则第t步的偏差修正后学习率与初始lr的关系为A.随t增大单调递减B.随t增大单调递增C.先增后减D.与t无关答案：A解析：偏差修正分母随t增大趋近于1，分子因指数移动平均导致有效步长递减。5.在目标检测任务中，YOLOv5的anchorfree分支通过以下哪项机制实现中心点预测A.中心点热力图B.中心点偏移量回归C.中心点高斯核D.中心点IoU分支答案：B解析：YOLOv5仍基于anchor，但v8才引入anchorfree，其中心点偏移量直接回归。6.若将BERTbase的隐藏层维度从768降至512，参数量约减少A.25%B.33%C.50%D.66%答案：B解析：注意力与FFN权重均与隐藏层维度平方相关，整体参数量下降约1/3。7.在联邦学习场景下，采用FedAvg算法，若客户端本地epoch增大，则全局模型收敛速度通常A.加快B.减慢C.不变D.先加快后减慢答案：A解析：本地多epoch使客户端更新更充分，减少通信轮次，但可能加剧nonIID偏差。8.使用DeepSpeedZeRO3时，下列哪项内存占用不会被分片A.优化器状态B.梯度C.模型参数D.激活值答案：D解析：ZeRO3仅对参数、梯度、优化器状态做分片，激活仍按正常流水线占用。9.在强化学习PPO算法中，若clip参数ε从0.2调至0.5，则策略更新幅度A.增大B.减小C.不变D.先增大后减小答案：A解析：ε扩大允许更激进的概率比，策略更新步长增大。10.当使用Kfold交叉验证时，若K=N（样本数），则该方式称为A.留一法B.留P法C.蒙特卡洛法D.自助法答案：A解析：K=N即每次留一个样本做验证，其余训练，故称留一法（LOO）。11.在图像分类任务中，MixUp增强将两张图片线性插值，其标签处理方式为A.硬标签取argmaxB.软标签按比例分配C.标签不变D.标签随机丢弃答案：B解析：MixUp产生凸组合标签，保持概率分布。12.若LSTM的隐藏层维度为h，输入维度为x，则单个LSTM细胞可训练参数量为A.4(hx+h²+h)B.3(hx+h²+h)C.2(hx+h²+h)D.hx+h²+h答案：A解析：四个门控，每门权重矩阵含Wx[h×x]、Wh[h×h]及偏置[h]，共4组。13.在TensorFlow中，tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau监控指标默认是A.lossB.val_lossC.accuracyD.val_accuracy答案：B解析：默认监控验证损失，若连续patience轮无下降则降低学习率。14.当使用知识蒸馏时，教师模型输出温度T升高，则软标签分布A.更尖锐B.更平滑C.不变D.先尖锐后平滑答案：B解析：温度升高softmaxlogits差异缩小，分布趋于均匀。15.在NLP数据清洗中，若采用SentencePiece的BPE算法，下列哪项操作会导致词表膨胀A.提高字符级回退阈值B.降低合并频次阈值C.增加最大句子长度D.启用nbest采样答案：B解析：降低频次阈值会保留更多低频合并，词表增大。16.当使用AUCROC评估二分类器时，若正负样本比例从1:1变为1:10，AUC值A.一定下降B.一定上升C.不受影响D.无法确定答案：C解析：AUC对类别分布不敏感，仅与排序能力相关。17.在PyTorchLightning中，若需自定义梯度累积步数，应重写的钩子是A.optimizer_stepB.training_stepC.accumulate_grad_batchesD.on_after_backward答案：C解析：通过trainer参数或重写accumulate_grad_batches属性即可。18.当使用RandAugment时，若Magnitude=10，则每张图片应用变换强度A.固定最大B.随机0~10C.线性递增D.离散均匀答案：A解析：Magnitude直接决定最大强度，变换幅度固定。19.在模型压缩技术中，KnowledgeDistillation的“暗知识”主要指A.权重矩阵稀疏模式B.软标签高阶相关性C.激活值直方图D.梯度方向答案：B解析：软标签蕴含类别间相似性，即暗知识。20.若将ReLU替换为GELU，则网络前向计算量A.减少B.增加C.不变D.先减后增答案：B解析：GELU含erf或tanh近似，计算复杂度高于分段线性ReLU。二、多选题（每题2分，共10分）21.下列哪些操作可有效缓解Transformer在长序列上的O(n²)内存问题A.LinformerB.PerformerC.GradientCheckpointingD.ALiBi答案：A、B、C解析：Linformer与Performer通过低秩或核方法降复杂度；Checkpointing以时间换空间；ALiBi仅替换位置编码，不降低复杂度。22.关于BatchNorm与LayerNorm，下列说法正确的是A.BatchNorm依赖batchsizeB.LayerNorm对RNN更友好C.BatchNorm在推理时使用移动平均统计量D.LayerNorm可学习仿射参数答案：A、B、C、D解析：四项均正确，LayerNorm在序列长度维度归一化，不依赖batch。23.在数据并行训练时，以下哪些因素可能导致不同GPU上模型权重不一致A.随机种子未固定B.非确定性cuDNN算法C.异步AllReduceD.混合精度溢出答案：A、B、D解析：异步AllReduce在算法层面保证一致性，溢出与随机性才会导致差异。24.下列哪些指标可用于评估生成式摘要质量A.ROUGE1B.ROUGELC.BLEUD.BERTScore答案：A、B、D解析：BLEU偏向翻译，摘要任务更常用ROUGE与BERTScore。25.当使用EarlyStopping时，以下哪些策略可降低过拟合风险A.增大patienceB.监控验证集性能C.保存最优权重D.同步降低学习率答案：B、C解析：增大patience反而延迟停止；同步降学习率属学习率调度，非EarlyStopping本身。三、判断题（每题1分，共10分）26.使用GroupNorm时，分组数等于1时等价于LayerNorm。答案：对解析：GroupNorm在单组时沿通道归一化，与LayerNorm计算方式一致。27.在PyTorch中，inplace操作如relu_会阻碍梯度计算图构建。答案：错解析：inplace操作只要不被autograd检测到覆盖即可，通常不会阻断。28.将Dropout率设为0.5时，训练阶段输出期望是推理阶段的2倍。答案：对解析：训练时以概率0.5置零，需缩放1/(10.5)=2保持期望一致。29.使用混合精度时，损失缩放因子一旦固定不变，训练必定崩溃。答案：错解析：若梯度未出现inf，固定scale仍可收敛，但鲁棒性差。30.在VisionTransformer中，移除clstoken并改用全局平均池化，模型仍可收敛。答案：对解析：GAP可替代clstoken，实验已验证有效性。31.当使用余弦退火学习率时，重启次数越多，最终性能一定越好。答案：错解析：过多重启可能破坏收敛稳定性，需权衡。32.对于类别不平衡数据，采用focalloss时γ=0等价于交叉熵。答案：对解析：γ=0时调制系数为1，退化为普通CE。33.在TensorFlow中，tf.function装饰的函数首次执行会生成Graph，后续调用不再进入Python。答案：对解析：Graph模式缓存计算图，避免Python开销。34.使用梯度裁剪（clipbynorm）时，裁剪阈值越小，训练速度一定越慢。答案：错解析：阈值过小导致梯度信息丢失，可能无法收敛，而非单纯减速。35.在DDP训练中，若某张卡batch=0，则AllReduce会自动跳过该卡。答案：错解析：DDP要求所有卡同步，空batch会导致挂起或nan。四、填空题（每题2分，共10分）36.在PyTorch中，若需将模型搬移至GPU并设置数据类型为float16，可一次性完成的代码为：model.________().________()答案：cuda；half解析：链式调用先搬移再降精度。37.当使用Kaiming初始化时，ReLU激活的卷积层权重方差应设为________。答案：2/fan_in解析：He初始化针对ReLU，方差为2/前层神经元数。38.在Transformer中，若d_model=512，head=8，则每个head的维度为________。答案：64解析：512/8=64。39.若学习率调度采用OneCycle，最大lr=1e2，则初始lr约为________。答案：1e4解析：OneCycle从峰值1/10开始线性上升。40.当使用TensorBoard记录图像时，默认通道顺序为________。答案：NCHW解析：PyTorch与TB默认NCHW，需转置若用HWC。五、简答题（每题5分，共10分）41.描述梯度累积与增大batchsize在数学上的等价条件，并指出其实现差异。答案：等价条件：累积步数m×单卡batchsize=目标大batchsize，且学习率同步放大m倍，同时保证BN统计量一致。实现差异：梯度累积在反向传播后、优化器更新前进行AllReduce，而数据并行在每次反向即刻同步；BN统计量方面，累积仅基于当前小batch，导致均值方差估计噪声更大，需调整momentum或采用GhostBN缓解。42.解释为何在知识蒸馏中，温度T升高可提升学生模型泛化，并给出温度选择的经验区间。答案：高温使softmax输出分布更平滑，暴露更多类别间相似性，学生可学习教师暗知识，缓解过拟合标签噪声；经验上，T∈[3,7]对大多数CV任务有效，NLP任务可升至10，需配合权重λ平衡硬标签损失，通常λ从0.9递减至0.5。六、编程题（共20分）43.请用PyTorch实现一个带梯度累积的VisionTransformer微调脚本，要求：1）使用timm库加载vit_base_patch16_224；2）支持混合精度与DeepSpeedZeRO2；3）每4步累积一次，总batchsize=256，单卡batch=32；4）记录训练loss与Top1准确率到TensorBoard；5）保存最佳验证集模型。答案与解析：```pythonimporttorch,timm,deepspeed,os,timefromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterfromtorch.cuda.ampimportautocast,GradScalerdefmain():rank=int(os.environ['RANK'])local_rank=int(os.environ['LOCAL_RANK'])torch.cuda.set_device(local_rank)deepspeed.init_distributed()model=timm.create_model('vit_base_patch16_224',pretrained=True,num_classes=1000)train_loader=torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=32,shuffle=True,num_workers=8,pin_memory=True)val_loader=torch.utils.data.DataLoader(val_dataset,batch_size=32,shuffle=False,num_workers=8)parameters=model.parameters()model_engine,optimizer,_,_=deepspeed.initialize(args=None,model=model,model_parameters=parameters,config_params={"train_batch_size":256,"gradient_accumulation_steps":4,"fp16":{"enabled":True},"zero_optimization":{"stage":2}})writer=SummaryWriter(log_dir='./tb')ifrank==0elseNonebest_acc,step=0.0,0criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss()forepochinrange(10):model_engine.train()running_loss,running_correct,running_total=0.0,0,0fori,(x,y)inenumerate(train_loader):x,y=x.cuda(),y.cuda()withautocast():out=model_engine(x)loss=criterion(out,y)/4累积步数model_engine.backward(loss)if(i+1)%4==0:model_engine.step()model_engine.zero_grad()step+=1ifrank==0andstep%50==0:writer.add_scalar('train/loss',loss.item()4,step)