1. 面试官：介绍张量运算 (Tensor Operations) 的基本概念和应用。

2. 面试官：解释张量运算中的广播 (Broadcasting) 操作，以及其在深度学习中的重要性。

3. 面试官：说明张量运算中的矩阵乘法 (Matrix Multiplication) 和点积 (Dot Product)，并比较它们的异同点。

4. 面试官：探讨张量运算中的张量拼接 (Tensor Concatenation) 操作，及其在神经网络中的具体应用。

5. 面试官：讨论张量运算中的矩阵转置 (Matrix Transposition) 操作，以及它对神经网络模型训练的影响。

6. 面试官：探究张量运算中的逐元素运算 (Element-wise Operation) 的重要性，以及在卷积神经网络中的应用。

7. 面试官：详细介绍张量合并 (Tensor Concatenation) 和张量堆叠 (Tensor Stacking) 操作，并比较它们之间的区别。

8. 面试官：分析张量运算中的张量切片 (Tensor Slicing) 操作，以及它在图像处理中的实际应用。

9. 面试官：解释张量运算中的张量压缩 (Tensor Compression) 操作，以及其在降维和模型优化中的作用。

10. 面试官：探讨张量运算中的张量展平 (Tensor Flattening) 操作，以及在卷积神经网络中的作用和局限性。