1. 面试官：请解释什么是TensorFlow中的自定义损失函数，并举例说明如何使用自定义损失函数来训练模型。

2. 面试官：在TensorFlow中，如何使用多GPU加速模型训练？请描述具体的步骤和注意事项。

3. 面试官：介绍一种基于TensorFlow的分布式训练策略，及其适用场景和优势。

4. 面试官：TensorFlow中的学习率衰减是什么？请说明学习率衰减的作用和常用的衰减方法。

5. 面试官：请解释TensorFlow中的梯度裁剪(Graident Clipping)是什么，它在训练中起到了什么作用？

6. 面试官：使用TensorFlow实现模型中的残差连接(Residual Connection)，并说明残差连接对模型训练和优化的影响。

7. 面试官：介绍TensorFlow中的批标准化(Batch Normalization)技术，以及它对深度学习模型训练的影响。

8. 面试官：什么是TensorFlow中的参数服务器(Parameter Server)，它在分布式训练中的作用是什么？

9. 面试官：TensorFlow中的数据管道(Data Pipeline)是什么，为什么在模型训练中使用数据管道是重要的？

10. 面试官：请描述TensorFlow中的张量量化(Tensor Quantization)，并说明量化对模型训练和推理的影响。