1. 面试官：请解释张量的定义和特点。

2. 面试官：说明张量操作的基本概念及其在深度学习中的应用。

3. 面试官：讨论张量的维度、秩和形状对张量操作的影响。

4. 面试官：用数学语言解释张量的线性变换和非线性变换。

5. 面试官：介绍张量的运算规则及其在神经网络中的作用。

6. 面试官：讨论张量的广播机制和广播规则，以及在深度学习中的重要性。

7. 面试官：探讨张量的分解和重构方法，以及在图像和语音处理中的应用。

8. 面试官：解释张量的梯度和导数，以及在优化算法中的作用和计算方法。

9. 面试官：说明张量的特征分解和奇异值分解，以及它们对降维和特征提取的意义。

10. 面试官：讨论张量的并行计算和分布式计算，以及在大规模深度学习中的挑战和应用。