1. 面试官：用简洁的语言描述PyTorch中模型构建的基本流程。

2. 面试官：解释PyTorch中张量和自动微分的关系，并说明在模型训练中的重要性。

3. 面试官：比较PyTorch中的nn.Module和nn.Functional，并讨论它们在模型构建中的优劣势。

4. 面试官：详细介绍PyTorch中的数据加载与预处理，以及在模型训练中的作用。

5. 面试官：讨论PyTorch中的损失函数（Loss Function），并说明如何选择合适的损失函数进行模型训练。

6. 面试官：解释PyTorch中的优化器（Optimizer）和学习率调度器（Learning Rate Scheduler），并说明在训练过程中的作用。

7. 面试官：讨论PyTorch中的模型评估方法，包括准确度（Accuracy）、精确度（Precision）、召回率（Recall）等指标的计算方式。

8. 面试官：说明PyTorch中的模型保存与加载方法，以及在实际应用中的注意事项。

9. 面试官：讨论PyTorch中的分布式训练（Distributed Training）的原理和实现方式。

10. 面试官：分析PyTorch中常见的模型构建与训练中的性能优化策略，包括混合精度训练、模型剪枝、模型蒸馏等技术。