1. 面试官：请解释一下PyTorch中的优化器选择原则和适用场景。

2. 面试官：对比分析PyTorch中的Adam和SGD优化器的优缺点，并讨论在不同场景下的应用。

3. 面试官：你如何选择合适的学习率调度器来优化PyTorch模型训练？

4. 面试官：请说明PyTorch中的常见损失函数及其适用场景。

5. 面试官：你如何为PyTorch模型设计一个自定义的损失函数？请举例说明。

6. 面试官：介绍一下PyTorch中的交叉熵损失函数及其在深度学习中的作用。

7. 面试官：对PyTorch中的MSE损失函数进行详细的分析，并解释其在回归任务中的应用。

8. 面试官：如何利用PyTorch中的L1损失函数来处理模型中的稀疏性问题？

9. 面试官：请解释一下PyTorch中的Hinge损失函数，并说明其在支持向量机（SVM）中的应用。

10. 面试官：讨论PyTorch中损失函数和优化器选择对模型训练效果的影响，并提出你的观点和建议。