常见问题与面试题
常见问题
1. 环境配置问题
常见环境配置问题及解决方案。
# 1. CUDA版本不匹配 问题：PyTorch与CUDA版本不兼容 解决方案： - 检查CUDA版本：nvidia-smi - 安装对应版本PyTorch： pip install torch==1.9.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html # 2. 依赖冲突 问题：包版本冲突 解决方案： - 创建新的虚拟环境 - 使用conda管理依赖 - 使用requirements.txt指定版本 # 3. 内存不足 问题：GPU内存不足 解决方案： - 减小batch size - 使用梯度累积 - 使用混合精度训练 - 使用模型并行
2. 训练问题
常见训练问题及解决方案。
# 1. 过拟合 问题：模型在训练集表现好，测试集表现差 解决方案： - 增加正则化 - 使用Dropout - 数据增强 - 早停 - 交叉验证 # 2. 欠拟合 问题：模型在训练集和测试集表现都差 解决方案： - 增加模型复杂度 - 减少正则化 - 增加训练轮数 - 调整学习率 - 特征工程 # 3. 梯度消失/爆炸 问题：训练不稳定 解决方案： - 使用BatchNorm - 使用残差连接 - 梯度裁剪 - 使用合适的激活函数 - 调整权重初始化
3. 部署问题
常见部署问题及解决方案。
# 1. 模型大小 问题：模型文件过大 解决方案： - 模型量化 - 模型剪枝 - 知识蒸馏 - 模型压缩 # 2. 推理速度 问题：推理速度慢 解决方案： - 模型优化 - 使用TensorRT - 批处理 - 模型并行 - 硬件加速 # 3. 服务稳定性 问题：服务不稳定 解决方案： - 负载均衡 - 服务监控 - 自动扩缩容 - 故障恢复 - 日志记录