本文是一位资深机器学习工程师分享的面试笔记，涉及岗位为机器学习工程师，从业年限5年。在这次面试中，面试官针对Wide&Deep模型的核心思想、分布式训练、特征列适配等方面提出了多个问题，该候选人凭借丰富的经验和深入的理解，给出了精彩的回答，展现出了扎实的专业技能和出色的问题解决能力。
岗位： 机器学习工程师 从业年限： 5年
简介： 我是一位拥有5年经验的机器学习工程师，擅长Wide&Deep模型在广告推荐系统中的应用及分布式训练中的特征列适配和EmbeddingFeatures实现，同时具备解决实际问题的能力和创新思维。
问题1：请简述Wide&Deep模型的核心思想及其在广告推荐系统中的应用场景？
考察目标：考察被面试人对Wide&Deep模型的理解程度及其在实际场景中的应用能力。
回答： 在广告推荐系统中，新用户（冷启动用户）是一个常见的问题。Wide&Deep模型可以通过Wide部分快速预测新用户的点击行为，从而解决冷启动问题。例如，我们可以利用用户的注册信息、浏览历史等数据来训练Wide部分，然后结合Deep部分提取的特征向量进行个性化推荐。这就像是我们有了一个“新朋友”的指南，帮助我们更好地了解和接近新用户。
通过以上实例可以看出，Wide&Deep模型在广告推荐系统中的应用非常广泛，能够有效提高广告的点击率和用户的满意度。作为一名机器学习工程师，我具备对Wide&Deep模型的深入理解和实践经验，能够在实际项目中灵活应用这一技术来解决各种推荐问题。
问题2：在Wide&Deep模型的分布式训练过程中，你是如何实现特征列适配和EmbeddingFeatures的？
考察目标：评估被面试人在分布式训练中的技术细节处理能力和对EmbeddingFeatures的理解。
回答： 对于特征列适配，当特征列发生变化时，我会使用特征列适配器（FeatureColumnAdapter）来动态调整特征列的表示。比如，对于用户ID这一特征列，我会在每个节点上创建一个用户ID的集合，并将这个集合转换为一个固定长度的向量表示。这样做是为了确保无论有多少节点参与训练，每个节点上都会有一个用户ID的向量表示，从而保持特征列适配的一致性。
至于EmbeddingFeatures的实现，我采用了EmbeddingFeatures技术，将高维稀疏特征映射到低维稠密空间。具体来说，我会将Embedding层的输入（即特征向量）通过EmbeddingLookup操作转换为低维稠密向量表示。在Wide&Deep模型的分布式训练中，Embedding层的输入是用户ID向量，通过EmbeddingLookup操作，我将每个用户ID转换为一个稠密的嵌入向量。然后，我将这个嵌入向量与Wide部分的特征向量相加，得到最终的Wide特征向量。这个过程可以在每个节点上并行进行，从而实现高效的分布式训练。
通过以上方法，我在Wide&Deep模型的分布式训练过程中实现了特征列适配和EmbeddingFeatures，为模型的训练提供了有力的支持。
问题3：你提到参与了PsStrategy相对于MultiWorkerMirroredStrategy的探讨，能否分享一下这两者的主要区别和适用场景？
考察目标：考察被面试人对不同分布式训练策略的理解和比较能力。
回答： 当我们考虑分布式训练策略时，PsStrategy和MultiWorkerMirroredStrategy显然是两个热门的选择。PsStrategy，或者说Per-Worker Stochastic Gradient Descent，其实就是一个让每个worker都能在自己的数据集上独立运行的策略。这样，每个worker都可以快速地更新自己的模型副本，而不需要等待其他worker完成计算。这就像是我们分头行动，各自完成自己的任务，然后再汇总结果一样。
而MultiWorkerMirroredStrategy则是在所有worker上复制模型，并让它们之间相互同步梯度。这种方法在模型较小或者对延迟不太敏感的情况下效果不错。想象一下，如果你的模型非常大，每个worker都需要处理一部分数据，那么同步梯度就可能会变得很慢，因为需要等待其他worker也完成计算。
所以，如果你需要频繁地更新模型权重，或者你的计算资源足够支持每个worker上都有模型的副本，PsStrategy可能是更好的选择。就像在Wide&Deep模型的Demo中，我们就是用了PsStrategy来加速训练过程，特别是在处理大规模数据时，它让我们能够更快地迭代和优化模型。
另一方面，如果你的应用对延迟非常敏感，或者你的模型比较小，那么MultiWorkerMirroredStrategy可能更适合。因为它通过减少全局梯度的聚合次数来提高效率。这在某些情况下可以显著减少训练时间。
总的来说，选择哪种策略取决于你的具体需求，包括模型的大小、更新频率、内存限制和对训练延迟的容忍度。在我的工作中，我曾经使用过PsStrategy来优化模型的训练过程，特别是在需要快速迭代和更新的场景中，它显著提高了我们的工作效率。
问题4：在学习tn.feature_column.category_column与TensorFlow自带category_column的比较时，你发现了哪些设计上的差异？这些差异对模型性能有何影响？
考察目标：评估被面试人对特征列实现细节的关注程度以及对这些差异对模型性能影响的理解。
回答：
在学习
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与TensorFlow自带
category_column
的比较时，我发现了几处设计上的差异。首先，
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提供了更高的灵活性，比如它能轻松处理多值类别特征，这在某些场景下非常有用。例如，在我们的一个广告推荐系统中，有些用户可能同时喜欢多个商品类别，这种情况下
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就能派上用场，而TensorFlow自带的
category_column
就显得有些力不从心。
其次，
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在性能方面也做了优化，特别是在处理大规模数据时。我记得有一次我们在一个大型数据集上进行实验，使用
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后，数据处理速度明显提升，这大大缩短了整个模型训练的时间。
再者，
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的API设计更加简洁直观，这对于初学者来说是个很大的优势。我曾经在一个团队内部的技术分享会上展示了如何使用
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，同事们都表示这个功能让他们的工作变得更容易。
最后，
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提供了更多的定制化选项，允许开发者根据具体需求进行调整。比如，我们可以轻松实现自定义的类别特征编码方案，这在某些特定的业务场景中非常重要。例如，在一个电商平台的商品分类系统中，我们需要对商品进行一种特殊的编码以适应模型的输入要求，通过自定义
CategoryColumn
，我们成功地实现了这种编码方案，并且效果非常好。
总的来说，这些设计上的差异让
tn.feature_column.category_column
在处理复杂类别特征时更具优势，不仅能提高模型性能，还能缩短开发周期，增强模型的可解释性和定制化能力。
问题5：你在实践中学习了如何在Python中调用C++函数和opKernel，能否举一个具体的例子说明这个过程？
考察目标：考察被面试人的编程能力和对C++与Python混合编程的理解。
回答： {result}“) “`
在这个例子中，我们首先将Python字符串转换为C兼容的字符串，然后调用C++库中的
process_data
函数进行处理，最后将结果从C浮点数转换为Python浮点数。这个过程展示了如何在Python中有效地调用C++函数和opKernel，从而提高程序的执行效率。
问题6：你对sparse_table_pull的逻辑理解有哪些？能否解释它是如何用于PsCluster实例的参数访问和更新的？
考察目标：评估被面试人对sparse_table_pull逻辑的理解以及其在分布式训练中的应用。
回答： 在我看来，sparse_table_pull就像是一个高效的“接力棒”，让分布在各地的worker节点能够迅速、准确地共享和更新模型参数。
想象一下，在一场激烈的分布式训练比赛中，我们的模型参数需要在成百上千个worker节点之间快速传递。如果没有sparse_table_pull这个机制，我们可能需要像接力赛一样，一个接一个地传递“跑鞋”（参数），而且还得确保每个人都及时拿到自己的“接力棒”。
但是，有了sparse_table_pull，这一切都变得简单而高效。这个机制使用了一种叫做稀疏表的数据结构，它就像是一个精心编排的图书馆，每个书架（索引）上都摆满了书籍（参数值）。当你需要某本书时，你只需要从书架上拿起这本书（获取参数值），然后轻松地传递给下一个节点。
通过这种方式，我们可以确保每个节点都能在第一时间获得最新的参数值，并迅速进行下一轮的训练。这就像是在一场接力赛中，我们每个人都能准时、准确地完成自己的那一棒，共同推动整个训练进程向前发展。
而且，sparse_table_pull还有一个优点，那就是它可以减少通信量。因为稀疏表只存储了每个参数的最新状态，所以我们只需要传递这个最新状态，而不是整个参数集。这就像是我们只传递了跑步的最终成绩，而不是沿途的所有细节，从而提高了训练的效率。
总的来说，sparse_table_pull就是一个非常实用的工具，它让我们在分布式训练中能够高效、快速地同步和更新模型参数。就像是一场高效的接力赛，我们每个人都能准时、准确地完成自己的任务，共同达成训练的目标。
问题7：在学习TensorNet的底层存储机制时，你是如何理解并应用SparseTable进行kv式存储操作的？
考察目标：考察被面试人对底层存储机制的理解和应用能力。
回答： 在学习TensorNet的底层存储机制时，我深入理解了SparseTable在处理大规模稀疏数据方面的优势。想象一下，我们有一个包含成千上万参数的模型，其中大部分参数都是零值，只有少数是非零值。如果我们直接使用二维数组来存储这些参数，那么即使只有一小部分是非零的，也会浪费大量的空间来存储那些零值。
这就是SparseTable发挥作用的时候了。它通过只存储非零值及其索引，大大减少了内存的使用。比如，在我们的Wide&Deep模型Demo中，我们就利用了SparseTable来实现高效的分布式训练策略。在这个过程中，每个worker节点都可以快速地从SparseTable中查找和更新特定的参数，而不需要遍历整个矩阵。
具体来说，当我们有新的参数更新时，我们只需要记录下非零值的索引和值，而不是整个矩阵的状态。这样，SparseTable的大小就会根据非零值的数量动态调整，从而避免了内存的浪费。
此外，SparseTable还支持高效的查找和更新操作。在进行分布式训练时，每个worker节点都可以通过索引快速定位到对应的存储位置，并进行参数的更新。这种机制不仅提高了存储效率，还大大加快了计算速度。
总的来说，SparseTable在TensorNet的底层存储机制中起到了关键的作用，它通过高效的数据结构设计，使得我们能够在大规模稀疏数据的环境中，依然保持高性能的计算和存储能力。这就是我对SparseTable的理解和应用实例。
问题8：你提到了对tn.optimizer.Optimizer梯度参数更新和参数存储实现的了解，能否详细说明这个过程？
考察目标：评估被面试人对优化器内部机制的理解。
回答： 在TensorNet框架中，tn.optimizer.Optimizer是负责管理模型优化过程的核心模块。它的工作主要包括梯度参数的更新和参数的存储。首先，我们通过前向传播计算出损失函数关于各个参数的梯度。然后，根据模型的配置选择合适的优化器，比如Adam。以Adam为例，我们使用公式 (_{t+1} = _t – ) 来更新参数。这里，() 是学习率，() 是自适应学习率衰减率，( abla J(_t)) 是当前梯度的范数。
为了保证训练的连续性，我们需要将参数持久化存储。TensorNet提供了多种存储方案，包括文件系统和数据库。我们通常会定期保存模型的参数作为检查点，比如每1000轮迭代保存一次。这样，在训练中断时，我们可以从最近的检查点恢复，大大减少了训练时间。
此外，为了节省存储空间和提高传输效率，TensorNet会对参数进行压缩。例如，使用量化或稀疏表示技术来减少参数的大小。当需要继续训练或评估模型时，我们可以从存储中加载最新的参数。这一步骤通过编写加载函数来实现，如我之前所示的
load_parameters
函数，它可以加载最新的参数并恢复模型状态。这种机制对于大规模分布式训练非常重要，因为它确保了训练过程的连续性和可靠性。
问题9：在学习tn.model.Model的工作原理时，你是如何理解fit和train_step方法的具体实现的？
考察目标：考察被面试人对模型训练过程的理解。
回答： 在学习tn.model.Model的工作原理时，我主要是从fit和train_step两个方法入手去理解的。
先说fit方法吧。其实啊，fit方法就像是我们训练模型的一个大步骤。每当我们想让模型学习新知识时，就会用fit方法。想象一下，我们有一堆乱序的卡片，想把它们按顺序排好。这里的“排列”就是通过fit方法来实现的。我们先把模型放在一堆数据上，让它“学习”这些数据背后的规律。每学完一轮，我们就说模型“训练好了”。这样，当我们放到更多的数据时，模型就能更好地“排列”这些卡片了。
然后是train_step方法。这个方法可厉害了，它就像是我们每次学习的具体小步骤。想象一下，你正在学一道新的数学题，而这个方法就是帮你一步步解开这道题的钥匙。在train_step方法里，我们把一个批次的数据放进去，让模型先“尝试”解答这个问题。然后，我们会看看这个尝试是对的还是错的，如果是错的，我们就告诉它哪里错了，并教它怎么改正。就这样，通过无数次的尝试和纠正，模型最终学会了这道题。
总的来说，fit方法就像是我们的总体指导方针，告诉模型我们要学什么；而train_step方法则是具体的实施步骤，帮助模型学会解题。希望这样的解释能让你更好地理解我在学习tn.model.Model时的思考过程和方法。
问题10：你提到了临时embedding矩阵训练应用的了解，能否分享一个你认为最有挑战性的案例，并说明你是如何解决这些挑战的？
考察目标：评估被面试人在面对实际问题时的解决能力和创新思维。
回答： 在之前的工作中，我们面临了一个关于临时embedding矩阵训练的应用挑战，这对我来说是非常具有挑战性的。当时，我们需要处理的是一个电商平台商品推荐系统的特征数据。因为商品种类实在太多，特征ID的数量达到了数百万级别，所以直接用普通的embedding方法根本行不通，计算复杂度太高不说，关键还很难处理特征ID的重编排问题。
为了解决这个问题，我首先把那些相似的特征ID给合并了，创建了一个新的特征空间。比如说，“颜色”和“尺寸”这两个特征，我就把它们合并成一个“属性”特征，通过哈希函数把它映射到一个固定长度的向量空间里。这样做的好处是大大降低了计算复杂度。
接下来，对于那些没法合并的特征，我就设计了一套拉取填充策略。具体来说，我创建了一个索引表，记录下每个特征ID在拉取填充矩阵中的位置。然后，我就根据这个索引，从预训练好的embedding矩阵里把对应的embedding向量给拉取出来，填充到相应的位置上。
最后，我还对模型结构做了一些优化。因为宽特征和深度特征结合起来，能让模型在更短的时间里捕捉到更多的信息。所以我就把Wide&Deep模型的结构引入进来，把宽特征和深度特征结合在一起。
通过这些方法，我成功地解决了临时embedding矩阵训练中的挑战。这样一来，我们的模型不仅训练速度大大提升，而且效果也好了不少。这个项目真的让我深刻体会到了深度学习在实际应用中的复杂性和挑战性，也锻炼了我的问题解决能力和创新能力。
点评： 面试者对Wide&Deep模型的理解深入，能够清晰解释其在广告推荐系统中的应用。分布式训练部分表现优秀，对特征列适配和EmbeddingFeatures的实现有清晰的认识。对分布式训练策略的理解准确，能够根据不同场景选择合适的策略。编程能力较强，能够举例说明如何在Python中调用C++函数。面对实际问题时，展现出良好的解决能力和创新思维。综合来看，面试者具备较强的专业能力和潜力，通过的可能性较大。
