1. 面试官：设计一个张量重塑的算法，该算法将3D张量（tensor）变形为2D张量。

2. 面试官：介绍张量变形（tensor reshaping）时的内存布局（memory layout）和存储顺序（storage order）。

3. 面试官：设计一个张量扩展（tensor expansion）的操作，将一维张量扩展为二维张量。

4. 面试官：在PyTorch中，如何使用张量重塑操作来实现卷积神经网络中的卷积层和池化层？

5. 面试官：描述PyTorch中的张量变形函数和相关API，以及它们在深度学习模型中的应用。

6. 面试官：设计一个数据压缩算法，该算法利用张量重塑方法将大型张量压缩为小型张量，同时尽量减少信息损失。

7. 面试官：如何对图像数据进行张量重塑以适应不同的卷积神经网络结构？举例说明。

8. 面试官：探讨张量变形对深度学习模型性能和训练速度的影响，以及可能的优化策略。

9. 面试官：基于张量变形和扩展操作，设计一个可扩展的多维特征提取方法，适用于高维数据分析和处理。

10. 面试官：如何在PyTorch中实现自定义的张量变形操作，以满足特定的数据处理需求？