2026年人工智能工程师（TensorFlow2026年方向）岗位知识考试题库含答案

2026年人工智能工程师（TensorFlow2026年方向）岗位知识考试题库含答案一、单项选择题（每题2分，共30分）1.在TensorFlow2026中，默认的即时执行（eagerexecution）模式已被完全移除，取而代之的是哪种执行策略？A.Graph-onlyexecutionB.LazyeagerfusionC.StaticeagerbridgingD.Deferredgraphcompilation答案：D解析：TensorFlow2026通过“Deferredgraphcompilation”策略，在后台将eager代码段自动编译为静态图，兼顾开发灵活性与运行效率，A、B、C均为干扰项。2.使用tf.keras2026新增的`SparseNeuralBlock`时，若希望稀疏度在训练过程中动态上升至90%，应调用下列哪个API？A.`tf.keras.sparse.schedules.PolynomialSparseSchedule`B.`tf.keras.optimizers.SparseMomentum`C.`tf.sparse.upgrade_sparsity`D.`tf.keras.layers.SparsePruner`答案：A解析：`PolynomialSparseSchedule`提供多项式稀疏度调度，可在指定步数内将稀疏度从初始值平滑提升至目标值，其余选项不具备调度功能。3.在TF-DF（TensorFlowDecisionForests）2026版中，训练梯度提升树时若开启`sample_rate=0.05`，其含义为：A.每棵树使用5%的特征B.每棵树使用5%的样本C.每棵树使用5%的节点分裂D.每棵树使用5%的叶子答案：B解析：`sample_rate`控制每棵树的样本采样比例，与随机森林的`bagging_fraction`概念一致，用于降低方差。4.TensorFlow2026的`tf.data`引入`AutoShardPolicy.FILE_PARALLELISM_DETACHED`，其主要解决哪类瓶颈？A.GPU内存碎片化B.HDFS小文件读取延迟C.TPUembeddinglayer更新冲突D.NVMeSSD并发写放大答案：B解析：该策略在读取阶段预合并小文件，降低NameNode请求次数，显著提升HDFS场景下多worker的并行效率。5.在分布式训练框架`dtensor`中，若mesh形状为`[('x',4),('y',2)]`，则张量沿`x`维被切分成多少份？A.2B.4C.6D.8答案：B解析：mesh的`x`维大小为4，表示沿该维切4份；`y`维切2份，总设备数4×2=8。6.使用`tf.keras.layers.EinsumDense`实现`"ab,bc->ac"`，若输入张量形状为`(None,64)`，权重形状应为：A.`(64,64)`B.`(64,1)`C.`(1,64)`D.`(None,64)`答案：A解析：einsum方程`"ab,bc->ac"`中`b`为缩并维，权重需为`(b,c)`即`(64,64)`，输出`(None,64)`。7.TensorFlow2026的`tf.saved_model.save`新增`experimental_skip_gradients=True`参数，其作用是：A.跳过变量初始化B.不保存优化器梯度快照C.不保存图结构D.不保存签名答案：B解析：该参数在保存时剔除优化器内部的梯度累积变量，显著减小模型体积，适用于推理部署。8.在TF-Agents2026中，若想对连续动作空间使用`TanhbetaSquash`投影，需设置：A.`actor_net=normal_projection_network.NormalProjectionNetwork(...,squash_bijector=TanhBijector())`B.`actor_net=actor_distribution_network.ActorDistributionNetwork(...,continuous_projection_net=TanhbetaSquash)`C.`actor_net=normal_projection_network.NormalProjectionNetwork(...,scale_distribution=True)`D.`actor_net=actor_distribution_network.ActorDistributionNetwork(...,std_transform_fn=tf.nn.tanh)`答案：B解析：`TanhbetaSquash`是TF-Agents2026新增的投影器，封装在`ActorDistributionNetwork`的`continuous_projection_net`参数中。9.使用`tf.keras.callbacks.SparseUpdateScheduler`时，若希望每100步将非零参数减少5%，应设置：A.`update_freq=100,rate=0.05`B.`update_freq=100,rate=0.95`C.`update_freq=5,rate=100`D.`update_freq='epoch',rate=0.05`答案：A解析：`rate=0.05`表示每次更新剔除5%权重，`update_freq=100`表示每100步触发一次。10.在TensorFlow2026中，`tf.config.experimental.enable_mlir_bridge()`默认处于何种状态？A.关闭B.开启C.自动检测D.仅TPU开启答案：B解析：2026版默认启用MLIR桥，用于统一图优化路径，提升跨平台一致性。11.若使用`tf.keras.utils.Sequence`自定义数据加载，以下哪种做法能避免在`multiprocessing=True`时的重复随机种子？A.在`__getitem__`内设置`np.random.seed(None)`B.在`worker_init_fn`内设置`np.random.seed(worker_id)`C.在`__init__`内设置`random.seed(int(time.time()))`D.在`on_epoch_end`内设置`tf.random.set_seed(epoch)`答案：B解析：`worker_init_fn`在每个子进程启动时调用，传入`worker_id`可确保不同进程使用不同随机种子。12.TensorFlow2026的`tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits`新增`label_smoothing_mass`参数，若设为0.1，则正确类别的概率质量被削弱至：A.0.9B.0.1C.0.8D.0.99答案：A解析：labelsmoothing将正确标签从1降至`1label_smoothing_mass`，即0.9。13.在`tf.distribute.MirroredStrategy`中，若使用`tf.cast(x,tf.float16)`导致梯度下溢，应优先启用：A.`tf.keras.mixed_precision.Policy('float32')`B.`tf.keras.mixed_precision.Policy('mixed_bfloat16')`C.`loss_scale=DynamicLossScale()`D.`gradient_accumulation_steps=2`答案：C解析：动态损失缩放（DynamicLossScale）可在反向传播时放大梯度，避免fp16下溢，再缩放回正常范围。14.使用`tf.keras.layers.MultiHeadAttention`时，若`key_dim=32,num_heads=8`，则每个注意力头的维度为：A.32B.4C.256D.8答案：B解析：`key_dim`被均分到`num_heads`，32/8=4。15.TensorFlow2026的`filer.experimental.start`新增`memory_profile_options`字段，若设置`"peak_heap":True`，则输出：A.内存泄漏点B.堆峰值时活跃张量列表C.内存碎片分布D.总分配次数答案：B解析：开启`peak_heap`后，profiler记录堆峰值瞬间的所有活跃张量及其大小，便于定位OOM。二、多项选择题（每题3分，共30分）16.以下哪些操作会触发TensorFlow2026的XLA自动聚类（auto-clustering）？A.`tf.nn.relu`B.`tf.matmul`C.`tf.while_loop`D.`tf.py_function`答案：A、B、C解析：XLA可对element-wise、matmul及循环结构进行聚类，但`tf.py_function`因包含Python回调无法被XLA编译。17.在`tf.data.Dataset`中，使用`num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE`可能带来哪些副作用？A.内存占用上升B.CPU调度抖动C.顺序性丧失D.网络带宽下降答案：A、B、C解析：AUTOTUNE动态调整并行度，可能占用更多内存与CPU，且并行化后样本顺序被打乱，需配合`order_deterministic`使用。18.以下哪些API支持在TensorFlow2026中直接保存为ONNX格式？A.`tf.saved_model.save`B.`tf.experimental.onnx.save_model`C.`tf.keras.models.save_model`D.`pat.v1.saved_model.Builder`答案：B、C解析：2026版新增`tf.experimental.onnx.save_model`，同时`tf.keras.models.save_model`通过内部转换支持ONNX，v1Builder不支持。19.在TF-Recommenders2026中，构建双塔检索模型时，以下哪些损失函数可用于负采样？A.`tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy`B.`tfrs.losses.SamplingProbablityCorrection`C.`tfrs.losses.BatchHardNegative`D.`tfrs.losses.BPR`答案：B、C、D解析：BPR、BatchHardNegative、SamplingProbablityCorrection均为TF-R2026内置的负采样损失，CategoricalCrossentropy需完整标签。20.使用`tf.distribute.experimental.ParameterServerStrategy`时，以下哪些变量会被自动放置在parameterserver上？A.`tf.Variable`且`trainable=True`B.`tf.Variable`且`synchronization=ON_READ`C.`tf.keras.layers.Embedding`的嵌入表D.`tf.constant`答案：A、B、C解析：PS策略将可训练变量及需同步的嵌入表放parameterserver，`tf.constant`为图常量，不放置。21.以下哪些技术可在TensorFlow2026中实现模型权重INT8量化后训练（QAT）？A.`tf.quantization.quantize_and_dequantize_v4`B.`tf.keras.layers.QDense`C.`tfmot.quantization.keras.quantize_model`D.`tf.lite.QuantizeConverter`答案：A、B、C解析：A、B、C均支持QAT，D为训练后量化（PTQ）。22.在`tf.function`中，以下哪些Python结构会导致图重编译？A.列表长度变化B.字典键值类型变化C.`tf.Tensor`形状变化D.Python布尔值变化答案：A、B、C解析：图以输入签名缓存，列表长度、字典结构、张量形状变化均触发重编译，Python布尔若被转换为tf.constant则不会。23.以下哪些属于TensorFlow2026官方支持的边缘推理运行时？A.TensorFlowLiteFlexdelegateB.TensorFlowLiteXNNPACKdelegateC.TensorFlowLiteMetaldelegateD.TensorFlowLiteNNAPIdelegate答案：A、B、C、D解析：2026版继续维护Flex、XNNPACK、Metal、NNAPI四大delegate，覆盖CPU、GPU、NPU。24.使用`tf.keras.applications.EfficientNetV3L`时，以下哪些预处理步骤必须与训练保持一致？A.输入像素除以255B.输入像素使用`tf.keras.applications.efficientnet_v3.preprocess_input`C.图像短边缩放到256后中心裁剪224D.使用`RandomRotation(0.2)`答案：B、C解析：EfficientNetV3L依赖官方预处理函数及中心裁剪，除以255已集成在预处理内，RandomRotation为增强，推理无需。25.在TF-Text2026中，以下哪些分词器支持子词正则表达式？A.`UnicodeScriptTokenizer`B.`RegexSplitTokenizer`C.`SentencepieceTokenizer`D.`BertTokenizer`答案：B、C解析：`RegexSplitTokenizer`与`SentencepieceTokenizer`支持自定义正则，UnicodeScript按Unicode脚本分，BertTokenizer基于WordPiece词典。26.以下哪些指标可用于评估TensorFlowRecommenders中检索模型的性能？A.`tfrs.metrics.FactorizedTopK`B.`tf.keras.metrics.TopKCategoricalAccuracy`C.`tfrs.metrics.RetrievalRecall`D.`tfrs.metrics.BatchAUC`答案：A、C解析：FactorizedTopK与RetrievalRecall专为检索设计，TopKCategoricalAccuracy需完整标签，BatchAUC用于排序。27.在TensorFlow2026中，以下哪些方式可以启用`bfloat16`混合精度？A.`tf.keras.mixed_precision.set_global_policy('mixed_bfloat16')`B.`os.environ['TF_ENABLE_BF16']='1'`C.`tf.config.optimizer.set_experimental_options({'bf16':True})`D.`tf.tpu.experimental.enable_bfloat16()`答案：A、D解析：官方推荐`set_global_policy`与TPU专用API，环境变量与optimizer选项无效。28.以下哪些操作会打破TensorFlow2026的图常量折叠优化？A.`tf.random.uniform`B.`tf.print`C.`tf.Variable.assign`D.`tf.shape`答案：A、B、C解析：随机、打印、变量赋值均含副作用，常量折叠会跳过，`tf.shape`在图构建期可被折叠。29.使用`tf.keras.callbacks.BackupAndRestore`时，以下哪些信息会被自动备份？A.模型权重B.优化器状态C.回调内部计数器D.`tf.data`迭代器进度答案：A、B、C解析：备份包含权重、优化器、回调计数器，但不保存数据迭代器随机状态。30.在TensorFlow2026的`tf.image`模块中，以下哪些增强支持`bounding_box`参数以实现自动坐标变换？A.`tf.image.flip_left_right`B.`tf.image.rotate`C.`tf.image.crop_and_resize`D.`tf.image.random_brightness`答案：A、B、C解析：翻转、旋转、裁剪均提供bbox参数，亮度变换不改变坐标。三、填空题（每空2分，共20分）31.在TensorFlow2026中，使用`tf.keras.Sequential`构建模型时，若需将输入形状延迟到首次调用，可在第一层设置`input_shape`参数为________。答案：`None`解析：设为`None`表示延迟推断，模型在首次前向时自动构建。32.使用`tf.gradient_tape`计算高阶导数时，需在`watch`变量后设置`persistent=________`以允许多次求导。答案：`True`解析：`persistent=True`避免Tape立即释放资源，支持多次`gradient`调用。33.在TF-DF2026中，设置`growing_strategy=BEST_FIRST_GLOBAL`时，树分裂优先选择________最大的节点。答案：增益（gain）解析：全局最佳优先策略按增益排序所有叶子，再分裂最大者。34.TensorFlow2026的`tf.nn.gelu`激活函数在CPU上的近似实现公式为________。答案：`0.5x(1.0+tanh(sqrt(2/pi)(x+0.044715x^3)))`解析：该公式为GELU的tanh近似，兼顾精度与性能。35.使用`tf.distribute.experimental.Coordinator`时，调用`cluster_resolver.cluster_spec()`返回的地址格式为________。答案：`grpc://ip:port`解析：PS策略默认使用gRPC协议。36.在`tf.keras.layers.TextVectorization`中，若设置`output_mode='tf_idf'`，则属性`idf_weights`的shape为________。答案：`(vocab_size,)`解析：IDF权重与词汇表一一对应。37.TensorFlow2026的`tf.random.Generator`类默认使用________算法生成随机数。答案：Philox解析：Philox4×3210轮counter模式，适合并行随机。38.使用`tf.image.ssim`计算结构相似性时，输入图像需先转换为________数据类型以避免溢出。答案：`tf.float32`解析：SSIM内部计算涉及平方，int8/int16易溢出。39.在`tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint`中，若设置`save_weights_only=True`，则保存的文件扩展名通常为________。答案：`.ckpt`解析：仅保存权重时使用checkpoint格式，扩展名`.ckpt`。40.使用`tf.linalg.eigh`求解实对称矩阵特征值时，返回的张量顺序为________。答案：升序解析：`eigh`默认按特征值升序排列。四、判断题（每题1分，共10分）41.TensorFlow2026中，`tf.constant([1,2,3])`创建的张量默认放置在GPU上。答案：错解析：常量默认放CPU，除非显式指定设备。42.在`tf.keras`中，`BatchNormalization`的`momentum`参数越大，运行均值更新越慢。答案：对解析：momentum=0.99时，仅1%来自当前batch，更新更慢。43.`tf.nn.depthwise_conv2d`的卷积核形状为`[filter_height,filter_width,in_channels,channel_multiplier]`。答案：对解析：depthwise卷积核无输出通道维度，由`channel_multiplier`扩展。44.TensorFlow2026已移除对CUDA11的支持，最低要求CUDA12。答案：对解析：官方二进制默认编译于CUDA12，向后兼容不再维护。45.使用`tf.py_function`时，其包裹的Python函数可被XLA编译。答案：错解析：Python回调为图外操作，XLA无法编译。46.在`tf.data.Dataset`中，`shuffle`的`buffer_size`设为1等价于不洗牌。答案：对解析：buffer=1仅保存一个元素，无随机性。47.`tf.keras.metrics.Precision`的`top_k`参数大于1时，需传入稀疏标签。答案：错解析：top_k预测与标签格式无关，可接受one-hot或稀疏。48.TensorFlow2026的`tf.random.set_seed`对所有随机算子立即生效，包括`tf.data`的随机增强。答案：错解析：`tf.data`随机增强使用独立generator，需额外设置`tf.data.experimental.random_seed`。49.使用`tf.saved_model.save`保存的模型可在TensorFlow.js中直接加载运行。答案：对解析：TensorFlow.js4.0+支持读取SavedModel。50.`tf.nn.softmax`在fp16下计算易出现上溢，需先减去最大值。答案：对解析：softmax通过`x-max(x)`稳定数值，避免fp16上溢。五、简答题（每题10分，共30分）51.描述TensorFlow2026中`dtensor`的混合并行策略（HybridParallelism）实现原理，并给出代码示例展示如何将一个形状为`(1024,2048)`的权重矩阵按行切分到4台主机，同时按列切分到2张GPU。答案：`dtensor`通过二维mesh描述设备拓扑，混合并行即同时采用模型并行与数据并行。示例：```pythonimporttensorflowastffromtensorflow.experimentalimportdtensormesh=dtensor.create_mesh([('host',4),('gpu',2)],devices=dtensor.utils.local_devices())layout=dtensor.Layout([dtensor.UNSHARDED,dtensor.UNSHARDED],mesh)row_layout=dtensor.Layout(['host',dtensor.UNSHARDED],mesh)col_layout=dtensor.Layout([dtensor.UNSHARDED,'gpu'],mesh)hybrid_layout=dtensor.Layout(['host','gpu'],mesh)w=dtensor.call_with_layout(tf.random.normal,hybrid_layout,shape=(1024,2048))```解析：权重沿host维按行切4份，沿gpu维按列切2份，共8个子矩阵，每台主机存储512行×1024列，实现混合并行。52.解释TensorFlow2026中`tf.keras.layers.SparseNeuralBlock`的“动态稀疏度调度”机制，并说明如何在训练50个epoch内将稀疏度从0%线性提升至80%，同时确保每200步进行一次结构化剪枝。答案：`SparseNeuralBlock`内部维护一个`sparse_step`