Las 50 preguntas y respuestas principales de la entrevista de TensorFlow en 2020

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TensorFlow es una biblioteca popular que se utiliza para diseñar fácilmente modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Al ser de código abierto y potente, se utiliza en una variedad de dominios. Dado que el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial se encuentran entre las principales trayectorias profesionales del siglo XXI, comprender TensorFlow y realizar las entrevistas de TensorFlow se vuelve muy importante. Estas preguntas y respuestas de la entrevista principal de TensorFlow lo ayudarán a abordar las preguntas de una manera estructurada y lo ayudarán a comprender la mejor manera de responderlas.
Q1. ¿Qué es TensorFlow?
Q2. ¿Qué son los tensores?
Q3. ¿Cuál es el significado de TensorBoard?
Q4. ¿Cuáles son algunas de las ventajas de usar TensorFlow?
Q5. ¿Existe alguna limitación para usar TensorFlow?
Q6. ¿Cuáles son los tipos de tensores disponibles en TensorFlow?
Q7. ¿Cómo se pueden cargar los datos en TensorFlow?
Q8. ¿Cuál es el funcionamiento simple de un algoritmo en TensorFlow?
Q9. ¿Cuáles son los métodos que se pueden usar para manejar el sobreajuste en TensorFlow?
Q10. ¿Cuáles son los idiomas compatibles con TensorFlow?

Este blog de preguntas principales de la entrevista de TensorFlow se divide en tres segmentos, como se muestra a continuación:
1. Básico

2. Intermedio

3. Avanzado

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50 preguntas principales de la entrevista de TensorFlow

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Preguntas básicas de la entrevista

1. ¿Qué es TensorFlow?

TensorFlow es la biblioteca de aprendizaje automático más utilizada del mundo. Desarrollado en 2015 por el equipo de Google Brain, asegura proporcionar un conjunto de herramientas de bajo nivel fácil de usar que puede manejar operaciones matemáticas complejas y arquitecturas de aprendizaje.

2. ¿Qué son los tensores?

Los tensores son similares a las matrices en los lenguajes de programación, pero aquí son de mayores dimensiones. Puede considerarse como una generalización de matrices que forman una matriz de n dimensiones. TensorFlow proporciona métodos que se pueden usar para crear funciones tensoriales y calcular sus derivadas fácilmente. Esto es lo que distingue a los tensores de las matrices NumPy.

3. ¿Cuál es el significado de TensorBoard?

TensorBoard es una interfaz gráfica de usuario (GUI) proporcionada por TensorFlow para ayudar a los usuarios a visualizar gráficos, diagramas y otras métricas fácilmente sin tener que escribir mucho código. TensorBoard ofrece una gran cantidad de ventajas en términos de legibilidad, facilidad de uso y métricas de rendimiento.

4. ¿Cuáles son algunas de las ventajas de usar TensorFlow?

TensorFlow tiene numerosas ventajas, y es por eso que es el marco más utilizado para el aprendizaje automático en el mundo. Algunas de sus ventajas se dan a continuación:

  • Independencia de la plataforma
  • Uso de GPU para computación distribuida
  • Capacidad de autodiferenciación
  • Código abierto y gran comunidad
  • Altamente personalizable según los requisitos
  • Soporte para cálculos asincrónicos

5. ¿Existe alguna limitación para usar TensorFlow?

Aunque TensorFlow ofrece numerosas ventajas, tiene una o dos advertencias en las versiones actuales:

  • Aún no hay soporte para OpenCL (Open Computing Language)
  • Conflictos de memoria de la GPU cuando se usa con Theano
  • Puede ser abrumador para los principiantes comenzar

A continuación, en estas preguntas de la entrevista de codificación de TensorFlow, echemos un vistazo a los tipos de tensores.

6. ¿Cuáles son los tipos de tensores disponibles en TensorFlow?

Hay tres tipos principales de tensores:

  • Tensores constantes
  • Tensores variables
  • Tensores de marcador de posición

7. ¿Cómo se pueden cargar los datos en TensorFlow?

Hay dos formas que puede utilizar para cargar datos en TensorFlow antes de entrenar Algoritmos de aprendizaje automático:

  • Carga de datos en la memoria: Aquí, los datos se cargan en la memoria como una sola unidad de matriz. Es la forma más sencilla de cargar los datos.
  • Canalización de datos de TensorFlow: Utiliza las API integradas para cargar los datos y transmitirlos al algoritmo.

8. ¿Cuál es el funcionamiento simple de un algoritmo en TensorFlow?

Hay cinco pasos principales que rigen el funcionamiento de la mayoría de algoritmos en TensorFlow. Son los siguientes:

  1. Importación o generación de datos, además de configurar una canalización de datos
  2. Entrada de datos a través de gráficos computacionales
  3. Generación de la función de pérdida para evaluar la salida.
  4. Retropropagación para modificar los datos
  5. Iterando hasta que se cumplan los criterios de salida

9. ¿Cuáles son los métodos que se pueden usar para manejar el sobreajuste en TensorFlow?

Hay tres métodos que se pueden usar para manejar fácilmente la condición de sobreajuste cuando se usa TensorFlow:

  • Normalización por lotes
  • Técnica de regularización
  • Abandonos

10. ¿Cuáles son los idiomas admitidos en TensorFlow?

TensorFlow admite una amplia variedad de lenguajes para que los programadores escriban el código. Actualmente, el lenguaje preferido es Python.

Sin embargo, se está implementando soporte experimental para otros lenguajes, como Go, Java y C ++. Además, la comunidad de código abierto está desarrollando enlaces de idioma para Ruby, Scala y Julia.

11. ¿Qué son los tensores de marcador de posición?

Los tensores de marcador de posición son entidades que proporcionan una ventaja sobre una variable regular. Se utiliza para asignar datos en un momento posterior.

Los marcadores de posición se pueden utilizar para crear gráficos sin que existan datos previos. Esto significa que no requieren ningún tipo de inicialización para su uso.

12. ¿Qué son los administradores en TensorFlow?

Los administradores de TensorFlow son entidades responsables de manejar las siguientes actividades para los objetos servibles:

  • Cargando
  • Descarga
  • Buscar
  • Gestión de por vida

13. ¿Dónde se usa principalmente TensorFlow?

TensorFlow se usa en todos los dominios que cubren el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Siendo la herramienta más esencial, los siguientes son algunos de los principales casos de uso de TensorFlow:

  • Análisis de series temporales
  • Reconocimiento de imagen
  • Reconocimiento de voz
  • Escalado de video
  • Aplicaciones basadas en pruebas

14. ¿Qué son los servicios de TensorFlow?

Los servibles en TensorFlow son simplemente los objetos que usan las máquinas cliente para realizar cálculos. El tamaño de estos objetos es flexible. Los servidores pueden incluir una variedad de información como cualquier entidad, desde una tabla de búsqueda hasta una tupla necesaria para los modelos de inferencia.

15. ¿Cómo funciona la API de Python con TensorFlow?

Python es el idioma principal cuando se trata de trabajar con TensorFlow. TensorFlow proporciona una amplia cantidad de funcionalidades cuando se usa con la API, como:

  • Puntos de control automáticos
  • Registro automático
  • Distribución de formación sencilla
  • Métodos de diseño del corredor de cola

16. ¿Cuáles son algunas de las API fuera del proyecto TensorFlow?

A continuación, se muestran algunas de las API desarrolladas por entusiastas del aprendizaje automático en todo el mundo:

  • TFLearn: un paquete de Python popular
  • TensorLayer: para compatibilidad con la arquitectura de capas
  • Pretty Tensor: el proyecto de Google que proporciona una interfaz de encadenamiento
  • Sonnet: proporciona un enfoque modular para la programación

17. ¿Qué son los cargadores de TensorFlow?

Los cargadores se utilizan en TensorFlow para cargar, descargar y trabajar con objetos servibles. Los cargadores se utilizan principalmente para agregar algoritmos y datos en TensorFlow para trabajar.

La función load () se utiliza para precargar fácilmente un modelo desde una entidad guardada.

18. ¿Qué hace que TensorFlow sea ventajoso sobre otras bibliotecas?

A continuación, se muestran algunos de los beneficios de TensorFlow sobre otras bibliotecas:

  • Tuberías: datos se utiliza para crear canalizaciones eficientes para el procesamiento de texto e imágenes.
  • Depuración: tfdbg se utiliza para rastrear el estado y la estructura de los objetos para facilitar la depuración.
  • Visualización: TensorBoard proporciona una elegante interfaz de usuario para que los usuarios visualicen gráficos.
  • Escalabilidad: puede escalar fácilmente las aplicaciones de aprendizaje profundo y su infraestructura asociada.

19. ¿Qué son las abstracciones de TensorFlow?

TensorFlow contiene ciertas bibliotecas que se utilizan para la abstracción, como Keras y TF-Slim. Se utilizan para proporcionar acceso de alto nivel a los datos y el ciclo de vida del modelo para los programadores que utilizan TensorFlow. Esto puede ayudarlos a mantener fácilmente un código limpio y también a reducir exponencialmente la longitud del código.

A continuación, en esta publicación principal de preguntas y respuestas de la entrevista de TensorFlow, veremos el conjunto intermedio de preguntas.

Preguntas de la entrevista intermedia

20. ¿Cuáles son las diferencias entre tf.variable y tf.placeholder en TensorFlow?

tf.variabletf.placeholder
Define valores para variables que cambian con el tiempo.Define entradas que no cambian con el tiempo.
Requiere inicialización cuando se defineNo requiere inicialización durante la definición

21. ¿Qué es un explorador de gráficos en TensorFlow?

Se utiliza un explorador de gráficos para visualizar un gráfico en TensorBoard. También se usa para las operaciones de inspección de un modelo en TensorFlow. Para comprender fácilmente el flujo de un gráfico, se recomienda utilizar un visualizador de gráficos en TensorBoard.

A continuación, en estas preguntas de la entrevista de codificación de TensorFlow, echemos un vistazo a las variables y su duración.

22. ¿Cómo se realiza el seguimiento de la vida útil de las variables en TensorFlow?

La vida útil de una variable se rastrea automáticamente después de su inicialización, utilizando el tf.Variable.initializer operación.

Más tarde, después del uso, la sesión se puede cerrar y la variable se puede destruir, usando el tf.Session.close operación.

23. ¿Cuáles son los tipos de paneles compatibles con TensorFlow?

TensorFlow admite una variedad de paneles que se utilizan para realizar numerosas tareas en TensorBoard fácilmente:

  • Tablero escalar
  • Panel de imagen
  • Panel de gráficos
  • Panel de texto
  • Panel de distribución
  • Panel de histograma

24. ¿Se puede implementar TensorFlow en una arquitectura de contenedor?

Sí, TensorFlow se puede usar fácilmente con herramientas de contenedorización como Docker. Las herramientas de contenedorización junto con TensorFlow se utilizan principalmente para implementar varios modelos que requieren clasificación de texto mediante redes neuronales convolucionales.

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25. Diferenciar entre TensorFlow y PyTorch.

TensorFlowPyTorch
Desarrollado por GoogleDesarrollado por Facebook
Sin soporte para operaciones de gráficos en tiempo de ejecuciónProporciona operaciones de gráficos computacionales en tiempo de ejecución
Ofrece TensorBoard para visualizaciónNo se ofrecen herramientas de visualización en el paquete
Basado en la biblioteca TheanoBasado en la biblioteca Torch

26. ¿Se admite la inserción de palabras en TensorFlow?

Sí, TensorFlow admite la inserción de palabras. Es muy utilizado en el campo del procesamiento del lenguaje natural. Cuando se usa TensorFlow, se llama Word2vec.

Se utilizan dos modelos para la inserción de palabras en TensorFlow:

  • El modelo Continuo de la Bolsa de Palabras
  • El modelo Skip-Gram

A continuación, es vital que comprenda el uso de estimadores y eso es exactamente lo que veremos en estas preguntas de la entrevista de codificación de TensorFlow.

27. ¿Cuál es el uso de estimadores en TensorFlow?

Los estimadores en TensorFlow son API de alto nivel que se utilizan para proporcionar una gran cantidad de reutilización de código al entrenar un modelo. También pueden anular el comportamiento predeterminado de cualquier aspecto del modelo.

Hay dos formas de construir modelos usando estimadores:

  • Estimador prediseñado: se utiliza para crear un modelo específico como DNNClassifier
  • Estimador de clase base: se utiliza para controlar un modelo mediante una función model_fn

28. ¿Qué funciones de distribución estadística proporciona TensorFlow?

TensorFlow ofrece numerosas funciones de distribución estadística. Todos están ubicados dentro del paquete tf.contrib.distributions.

Las distribuciones admitidas son:

  • Beta
  • Bernoulli
  • Chi2
  • Dirichlet
  • Gama
  • Uniforme

29. ¿Puedes usar TensorBoard sin instalar TensorFlow?

Si TensorFlow no está instalado, los usuarios aún pueden hacer uso de TensorBoard (versiones anteriores a la 1.14) en un modo independiente con funciones censuradas.

Se admiten los siguientes complementos:

  • Escalares
  • Imagen
  • Audio
  • Grafico
  • Proyector
  • Histogramas
  • Malla

30. ¿Cuál es el significado del proyector de inserción en TensorFlow?

El proyector incrustado es una entidad en TensorFlow que se usa para visualizar fácilmente datos de alta dimensión.

Se utiliza para leer los datos del archivo de punto de control del modelo antes de la visualización. Se utiliza para ver los datos de entrada después de que el modelo los haya incrustado en un espacio de alta dimensión.

31. ¿Cuáles son las diferencias entre CNN y RNN?

Red neuronal convolucional (CNN)Red neuronal recurrente (RNN)
Se usa para manejar datos de imágenesEl más adecuado para manejar datos secuenciales
Tipos de datos de entrada y salida fijosLongitudes de datos de entrada y salida flexibles
Ideal para procesamiento de imágenes y videosIdeal para análisis de voz y texto
Eficiente y potente en comparación con RNNProporciona una menor cantidad de conjuntos de funciones

32. ¿Cuál es la diferencia entre los errores de Tipo 1 y Tipo 2?

En términos simples, los errores de Tipo 1 se refieren a la ocurrencia de un resultado falso positivo, y los errores de Tipo 2 denotan la ocurrencia de un valor falso negativo al realizar cálculos complejos.

33. Cuando se usa TensorFlow, ¿se prefiere siempre el rendimiento a la precisión?

No, no siempre se prefiere el rendimiento a la precisión cuando se usa TensorFlow. Esto depende completamente del tipo de requisito y de lo que el modelo está tratando de lograr. La regla general es proporcionar el mismo peso a la precisión y el rendimiento del modelo.

El siguiente conjunto de preguntas de la entrevista de TensorFlow mostrará la importancia de usar un ejemplo junto con conceptos para explicar.

34. ¿Puedes dar un ejemplo para crear un tensor usando la función constante () en TensorFlow?

Los tensores se crean más comúnmente usando la función constante (). Los valores que se deben ingresar en el tensor se dan como argumentos como se muestra a continuación:

importar tensorflow como tf

t1 = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
t2 = tf.constant(["String One", "String Two", "String Three"])
sess = tf.Session()
print(t1)
print(sess.run(t1))
print("n")
print(t2)
print(sess.run(t2))

A continuación, en esta publicación principal de preguntas y respuestas de la entrevista de TensorFlow, veremos el conjunto avanzado de preguntas.

Preguntas avanzadas de la entrevista

35. ¿Cuáles son algunos de los productos que se crean con TensorFlow?

Hay muchos productos que se crean completamente con TensorFlow. Algunos de ellos son los siguientes:

  • Máquina enseñable
  • Reconocimiento de escritura a mano
  • Giorgio Cam
  • NSynth

36. ¿Cuál es el significado de Deep Speech?

Deep Speech es un motor de conversión de voz a texto que es de código abierto y usa TensorFlow. Está entrenado en base a técnicas de aprendizaje automático y utiliza una sintaxis simple para procesar el habla desde una entrada para producir una salida textual en el otro extremo.

La siguiente sintaxis se puede utilizar para ver todas las opciones de CLI para Deep Speech:

./deepspeech.py

37. ¿Cuál es el uso de un panel de histograma en TensorFlow?

Los paneles de histograma se utilizan ampliamente para mostrar distribuciones estadísticas complejas de un tensor de una manera sencilla. Cada gráfico de histograma tendrá una porción de datos que denota los datos que tiene el tensor en el punto de representación.

38. ¿Cómo se almacena el audio en el panel de audio?

El panel de audio sirve principalmente para ayudar a los usuarios a incrustar widgets reproducibles almacenados en archivos. Tf.summary.audio se usa para el almacenamiento de estos archivos, y el sistema de etiquetado se usa para incrustar el audio más reciente según las políticas de almacenamiento.

39. ¿Cuáles son algunos de los componentes necesarios para implementar un archivo de modelo Lite?

En TensorFlow, se utilizan tres componentes principales para implementar un modelo Lite:

  1. API de Java: se utiliza como envoltorio de la API de C ++ para Android
  2. API de C ++: se utiliza para cargar el modelo de TensorFlow Lite y llamar al intérprete
  3. Intérprete: se utiliza para manejar la carga del kernel y la ejecución del modelo

40. ¿Qué es TensorFlow JS?

TensorFlow JS es una biblioteca que brinda a los usuarios la funcionalidad de usar navegadores para ejecutar modelos de aprendizaje automático. Las API de alto nivel funcionan con JavaScript para admitir una variedad de entidades en el backend, como WebGL, para usar una GPU para representar la funcionalidad (si está disponible). Los modelos se pueden importar, reentrenar y ejecutar fácilmente con solo usar un navegador.

41. ¿Qué son las funciones de activación en TensorFlow?

Las funciones de activación son funciones aplicadas al lado de salida de una red neuronal que sirve como entrada de la siguiente capa. Forma una parte muy importante de las redes neuronales, ya que proporciona una no linealidad que diferencia una red neuronal de la regresión logística.

42. ¿Cuál es el código que se usa para verificar la versión de TensorFlow usando Python?

Hay dos comandos según la versión de Python:

Python 2:

python -c 'import tensor flow as tf; print(tf.__version__)'

Python 3:

python3 -c 'import tensor flow as tf; print(tf.__version__)'

43. ¿Qué es la cuantificación del modelo en TensorFlow?

El proceso de manejar la complejidad que sigue a la optimización de inferencias se puede minimizar en gran medida con TensorFlow. La cuantificación del modelo se utiliza principalmente para reducir la representación de pesos y también para el almacenamiento y cálculo de la función de activación.

El uso de la cuantificación del modelo ofrece a los usuarios dos ventajas principales:

  • Soporte para una variedad de plataformas de CPU
  • Capacidades de manejo de instrucciones SIMD

44. ¿Cuál es la sintaxis simple que se puede usar para convertir una matriz NumPy en un tensor?

Hay dos formas en que una matriz NumPy se puede convertir en un tensor cuando se trabaja con Python. El primero es el siguiente:

Y la segunda forma es:

  • convert_to_tensor (tensor1d, dtype = tf.float64)

El código de alto nivel ofrece una buena cantidad de legibilidad y facilidad de uso y se indica mediante el código anterior.

45. ¿Cómo se calcula el error estándar ponderado en TensorFlow?

El error estándar ponderado es una métrica estándar que se utiliza para calcular el coeficiente de determinación cuando se trabaja con un modelo de regresión lineal.

Proporciona una forma sencilla de evaluar el modelo y se puede utilizar como se muestra a continuación:

# Se usa junto con los estimadores TFLearn

weighted_r2 = WeightedR2()
regression = regression(net, metric=weighted_r2)

46. ​​¿Cuáles son algunos de los optimizadores que se usan comúnmente al entrenar un modelo en TensorFlow?

Puede usar muchos optimizadores en función de varios factores, como la tasa de aprendizaje, la métrica de rendimiento, la deserción, el gradiente y más.

A continuación se muestran algunos de los optimizadores más populares:

  • AdaDelta
  • AdaGrad
  • Adán
  • Impulso
  • RMSprop
  • Descenso de gradiente estocástico

47. ¿Cuál es el uso de ArrayFlow y FeedDictFlow en TensorFlow?

ArrayFlow se utiliza para convertir entidades de matriz en tensores y almacenarlas automáticamente en una estructura de datos de cola.

FeedDictFlow se utiliza para generar un flujo de datos por lotes a partir del conjunto de datos de entrada. El trabajo se basa en dos colas, donde una se usa para generar lotes y la otra se usa para cargar los datos y aplicar métodos de preprocesamiento en ellos.

48. ¿Cuáles son algunos de los parámetros a considerar al implementar el algoritmo Word2vec en TensorFlow?

El algoritmo Word2vec se utiliza para calcular las representaciones vectoriales de palabras de un conjunto de datos de entrada.

Hay seis parámetros que deben tenerse en cuenta:

  • embedding_size: Denota la dimensión del vector de incrustación
  • max_vocabulary_size: Indica el número total de palabras únicas en el vocabulario
  • min_occurrence: Elimina todas las palabras que no aparecen al menos «n» veces
  • skip_window: Denota palabras a considerar o no para procesar
  • num_skips: Indica la cantidad de veces que puede reutilizar una entrada para generar una etiqueta
  • num_sampled: Indica el número de ejemplos negativos para muestrear de la entrada

El siguiente en el blog principal de preguntas y respuestas de entrevistas de TensorFlow trata una pregunta difícil, ¡así que preste atención!

49. ¿Cuáles son algunos de los parámetros importantes a considerar al implementar un algoritmo de bosque aleatorio en TensorFlow?

Hay seis parámetros principales en los que debe pensar y planificar al implementar un algoritmo de bosque aleatorio en TensorFlow:

  • Numero de entradas
  • Recuento de funciones
  • Número de muestras por lote
  • Número total de pasos de entrenamiento
  • Numero de arboles
  • Número máximo de nodos

50. ¿Cuáles son algunas de las funciones de pérdida numérica y categórica admitidas cuando se trabaja con TensorFlow?

A continuación, se muestran algunas de las funciones de pérdida numérica y categórica ampliamente utilizadas que se admiten cuando se trabaja con TensorFlow:

Funciones de pérdida numérica:

  • Pérdida L1
  • Pérdida L2
  • Pérdida de pseudo-Huber

Funciones de pérdida categórica:

  • Pérdida de bisagra
  • Pérdida de entropía cruzada
  • Pérdida de entropía sigmoidea
  • Pérdida ponderada de entropía cruzada

Cada una de las funciones de pérdida mencionadas anteriormente tiene un uso específico basado en los datos de entrada y el tipo de modelado involucrado.

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