1. 面试官：请解释 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 之间的区别，并说明它们各自的优势和劣势。

2. 面试官：如果你需要在 TensorFlow 和 PyTorch 之间进行选择，你会如何权衡你的决定？

3. 面试官：假设你遇到了一个无法解决的深度学习问题，你会首选 TensorFlow、PyTorch 还是 Keras 来解决这个问题？为什么？

4. 面试官：在实际项目中，你如何根据任务的需求选择合适的深度学习框架？请举例说明。

5. 面试官：谈谈你对 TensorFlow 2.x 中的 Eager Execution 模式的理解，并讨论它带来的优势和挑战。

6. 面试官：你认为 PyTorch 中的动态计算图相对于 TensorFlow 中的静态计算图有什么优势和劣势？

7. 面试官：深度学习框架的可扩展性是什么意思？你如何评估 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 的可扩展性？

8. 面试官：谈谈 TensorFlow 中的张量（Tensor）和 PyTorch 中的张量之间的区别以及它们对深度学习模型的影响。

9. 面试官：你对 Keras 中的函数式 API 和 Sequential 模型有什么了解？它们之间有什么区别和适用场景？

10. 面试官：在实际项目中，你会如何利用 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 的深度学习框架来解决计算机视觉任务？