2026年京东算法工程师笔试深度学习框架应用练习与解析

2026年京东算法工程师笔试深度学习框架应用练习与解析一、单选题（共5题，每题2分）1.在PyTorch中，以下哪个函数用于在数据集上创建动态的小批量数据加载器？A.`torch.utils.data.Dataset`B.`torch.utils.data.DataLoader`C.`torch.utils.data.Sampler`D.`torch.utils.data.BatchLoader`2.在TensorFlow中，以下哪个API用于实现模型的分布式训练？A.`tf.data.Dataset`B.`tf.distribute.Strategy`C.`tf.keras.optimizers`D.`tf.keras.layers`3.在Keras中，以下哪个层通常用于文本分类任务中的词嵌入表示？A.`Dense`B.`Conv1D`C.`Embedding`D.`LSTM`4.在PyTorch中，以下哪个模块用于实现注意力机制？A.`torch.nn.Linear`B.`torch.nn.MultiheadAttention`C.`torch.nn.ReLU`D.`torch.nn.MaxPool1d`5.在TensorFlow中，以下哪个API用于实现模型检查点（Checkpoint）的保存？A.`tf.keras.Model.save_weights`B.`tf.keras.callbacks.TensorBoard`C.`tf.keras.Mpile`D.`tf.keras.Model.evaluate`二、多选题（共5题，每题3分）6.在深度学习模型训练中，以下哪些属于正则化方法？A.L1正则化B.DropoutC.BatchNormalizationD.数据增强7.在PyTorch中，以下哪些模块属于常见的卷积神经网络（CNN）层？A.`torch.nn.Conv2d`B.`torch.nn.Linear`C.`torch.nn.MaxPool2d`D.`torch.nn.BatchNorm2d`8.在TensorFlow中，以下哪些API属于Keras高层API的一部分？A.`tf.keras.Sequential`B.`tf.keras.layers.Dense`C.`tf.keras.optimizers.Adam`D.`tf.keras.losses.BinaryCrossentropy`9.在自然语言处理（NLP）任务中，以下哪些模型属于循环神经网络（RNN）的变体？A.LSTMB.GRUC.CNND.Transformer10.在深度学习模型部署中，以下哪些技术可以提高模型的推理效率？A.模型量化B.模型剪枝C.知识蒸馏D.硬件加速三、填空题（共5题，每题2分）1.在PyTorch中，用于创建张量（Tensor）的函数是__________。2.在TensorFlow中，用于实现模型参数优化的优化器类通常以__________开头。3.在Keras中，用于实现模型序列化（保存为HDF5格式）的函数是__________。4.在深度学习模型中，__________是一种常用的超参数调优方法。5.在自然语言处理任务中，__________是一种常用的词嵌入技术。四、简答题（共5题，每题4分）1.简述PyTorch和TensorFlow在动态图计算方面的主要区别。2.解释Dropout在深度学习模型中的作用及其实现原理。3.描述在Keras中如何使用`tf.data.Dataset`构建一个高效的数据加载流程。4.解释注意力机制在Transformer模型中的具体作用及其优势。5.说明模型剪枝和模型量化的区别，并简述它们在模型压缩中的应用场景。五、编程题（共3题，每题10分）1.PyTorch编程题：编写一个简单的PyTorch程序，实现一个包含两个全连接层的神经网络，用于二分类任务。输入维度为784（MNIST数据集），隐藏层维度为128，输出层维度为1。要求使用ReLU激活函数，并计算模型在随机输入数据上的输出。2.TensorFlow编程题：编写一个简单的TensorFlow程序，实现一个包含一个卷积层和一个全连接层的CNN模型，用于图像分类任务。输入图像尺寸为28x28x1，卷积层使用3x3的卷积核，输出层维度为10。要求使用ReLU激活函数，并计算模型在随机输入数据上的输出。3.Keras编程题：编写一个简单的Keras程序，实现一个包含一个嵌入层、一个LSTM层和一个全连接层的RNN模型，用于文本分类任务。输入序列长度为100，词汇表大小为1000，LSTM层单元数为64，输出层维度为1。要求使用Sigmoid激活函数，并计算模型在随机输入数据上的输出。答案与解析一、单选题1.B解析：`torch.utils.data.DataLoader`是PyTorch中用于创建动态小批量数据加载器的标准函数，支持自动批处理、多线程加载等功能。2.B解析：`tf.distribute.Strategy`是TensorFlow中用于实现分布式训练的核心API，支持多种分布式策略（如MirroredStrategy、MultiWorkerMirroredStrategy等）。3.C解析：`Embedding`层是Keras中用于实现词嵌入表示的标准层，常用于文本分类、情感分析等NLP任务。4.B解析：`torch.nn.MultiheadAttention`是PyTorch中实现多头注意力机制的标准模块，常用于Transformer模型。5.A解析：`tf.keras.Model.save_weights`是TensorFlow中用于保存模型权重的标准API，支持模型检查点的生成。二、多选题6.A、B解析：L1正则化和Dropout是常见的正则化方法，用于防止模型过拟合。BatchNormalization是归一化技术，数据增强是数据预处理方法。7.A、C、D解析：`torch.nn.Conv2d`、`torch.nn.MaxPool2d`和`torch.nn.BatchNorm2d`是PyTorch中常见的CNN层。`torch.nn.Linear`属于全连接层。8.A、B、C、D解析：`tf.keras.Sequential`、`tf.keras.layers.Dense`、`tf.keras.optimizers.Adam`和`tf.keras.losses.BinaryCrossentropy`都属于Keras高层API的一部分。9.A、B解析：LSTM和GRU是RNN的变体，适用于处理序列数据。CNN和Transformer不属于RNN。10.A、B、C解析：模型量化、模型剪枝和知识蒸馏都是模型压缩技术，可以提高模型推理效率。硬件加速属于硬件优化方法。三、填空题1.`torch.Tensor`解析：在PyTorch中，`torch.Tensor`是创建张量的标准函数。2.`tf.keras.optimizers`解析：TensorFlow中的优化器类（如Adam、SGD等）通常以`tf.keras.optimizers`开头。3.`model.save("model.h5")`解析：在Keras中，`model.save("model.h5")`用于将模型序列化为HDF5格式。4.网格搜索（GridSearch）解析：网格搜索是一种常见的超参数调优方法，通过遍历所有超参数组合找到最优解。5.Word2Vec解析：Word2Vec是一种常用的词嵌入技术，通过训练模型生成词向量表示。四、简答题1.PyTorch和TensorFlow在动态图计算方面的主要区别：-PyTorch使用动态计算图（DynamicComputationGraph），图结构在运行时动态构建，适合调试和灵活性高的场景。-TensorFlow（尤其是2.0版本后）也支持动态计算图（通过`tf.function`），但早期版本主要依赖静态计算图（StaticComputationGraph），适合优化和分布式训练。2.Dropout的作用及其实现原理：-作用：防止模型过拟合，通过随机将部分神经元输出置为0，迫使网络学习更鲁棒的特征。-实现原理：在训练时，Dropout层会随机选择一定比例的神经元，将其输出设为0，不参与前向传播和反向传播。在测试时，会通过乘以一个比例因子（1/keep_prob）来补偿神经元被置为0的情况。3.在Keras中如何使用`tf.data.Dataset`构建高效的数据加载流程：-使用`tf.data.Dataset.from_tensor_slices`将数据转换为Dataset对象。-使用`map`函数对数据进行预处理（如归一化、编码等）。-使用`batch`函数设置批处理大小。-使用`prefetch`函数预加载数据，提高GPU利用率。示例：pythondataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((images,labels))dataset=dataset.map(preprocess_fn)dataset=dataset.batch(32)dataset=dataset.prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)4.注意力机制在Transformer模型中的具体作用及其优势：-作用：允许模型动态地关注输入序列中与当前任务最相关的部分，提高模型的表达能力。-优势：-无需递归或卷积结构，计算效率高。-支持并行计算，加速训练过程。-在长序列任务中表现优异，解决了RNN的梯度消失问题。5.模型剪枝和模型量化的区别及其应用场景：-模型剪枝：通过移除网络中不重要的权重或神经元，减少模型参数数量，提高推理效率。适用于对模型精度要求不高的场景。-模型量化：通过将浮点数权重转换为低精度（如int8）表示，减少模型存储和计算量。适用于对模型精度要求较高的场景。-应用场景：模型剪枝适用于移动端或嵌入式设备，模型量化适用于边缘计算或实时推理。五、编程题1.PyTorch编程题：pythonimporttorchimporttorch.nnasnnclassSimpleNN(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleNN,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(784,128)self.fc2=nn.Linear(128,1)self.relu=nn.ReLU()defforward(self,x):x=self.relu(self.fc1(x))x=self.fc2(x)returnx随机输入数据input_data=torch.randn(1,784)model=SimpleNN()output=model(input_data)print(output)2.TensorFlow编程题：pythonimporttensorflowastfclassSimpleCNN(tf.keras.Model):def__init__(self):super(SimpleCNN,self).__init__()self.conv=tf.keras.layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape=(28,28,1))self.pool=tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2))self.fc=tf.keras.layers.Dense(10,activation='relu')defcall(self,x):x=self.conv(x)x=self.pool(x)x=tf.keras.layers.Flatten()(x)x=self.fc(x)returnx随机输入数据input_data=tf.random.normal((1,28,28,1))model=SimpleCNN()output=model(input_data)print(output)3.Keras编程题：pythonimporttensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportEmbedding,LSTM,DenseclassSimpleRNN(tf.keras.Model):def__init__(self,vocab_size,embedding_dim,hidden_units):super(SimpleRNN,self).__init__()self.embedding=Embedding(vocab_size,embedding_dim)self.lstm=LSTM(hidden_units)self.fc=Dense(1,activation='sigmoid')def