1. 面试官：在PyTorch中，如何评估一个训练好的模型的性能？

2. 面试官：介绍一种比较常用的PyTorch模型可视化工具，并说明它的优缺点。

3. 面试官：为什么在PyTorch中，模型推理阶段需要使用torch.no_grad()上下文管理器？

4. 面试官：如何在PyTorch中针对模型进行剪枝（pruning）？请解释剪枝对模型性能的影响。

5. 面试官：介绍一种PyTorch模型量化（quantization）的方法，并讨论量化对模型性能的影响。

6. 面试官：在PyTorch中，如何评估和解释模型的过拟合和欠拟合现象？

7. 面试官：解释PyTorch中的准确率、精确率、召回率和 F1 分数的计算方法，并举例说明。

8. 面试官：PyTorch中的混淆矩阵（Confusion Matrix）是如何计算的？它有什么作用？

9. 面试官：在PyTorch中，如何计算模型的性能指标并进行模型选择？

10. 面试官：介绍一种针对PyTorch模型的模型解释方法，并讨论其适用性和局限性。