今天继续聊聊最近热门的Snapchat面试！是不是还在为AI面试摸不着头脑？别慌，今天就来给大家扒一扒Snapchat真实二面场景，手把手教你如何应对那些“烧脑”的算法题，让你轻松通过二面，离Offer更进一步！赶紧收藏起来，变身面试达人！

🌟 二面实录：揭秘Snapchat的硬核算法题

话说，Snapchat的面试流程一向以技术深度著称。这次二面，考官明显想考察候选人对PyTorch框架的深入理解和模型优化能力。题目一上来就直奔主题，就是要你“手撕”一个在PyTorch模型中融合Batch Normalization层（BN）的函数。听起来是不是有点高级？别担心，我们来层层拆解！

🤯 面试官的“灵魂拷问”：融合BN层？

面试官抛出的题目是这样的：

面试题原文：

1. You need to implement a function that fuses batch normalization layers within a PyTorch Sequential module.

2. To be more precise, the objective is to merge each pair of convolution layer and its subsequent batch normalization layer into a single convolution layer.

3. The fused convolution layer should be constructed in such a way that it produces the same results as the original combination of the convolution and batch normalization layers.

Additional details:

• You can access the parameters of the batch normalization layer through the following attributes: eps, weight, bias, running_mean and running_var.
• The parameters for the convolution layer are found in weight.data and bias.data.
• The relevant PyTorch classes are nn.Conv2d for the convolution layer and nn.BatchNorm2d for the batch normalization layer.

Example:

[Conv1, BN1, Activ, Conv2, Conv3, BN3, Activ, Pool] => [Conv1f, Activ, Conv2, Conv3f, Activ, Pool]

简单来说，就是要把卷积层（Conv2d）后面紧跟着的批归一化层（BatchNorm2d）“吸”到卷积层里面去，变成一个融合后的卷积层（Conv_fused），而且效果要和之前一模一样！这是深度学习模型部署和推理优化中非常常见的技巧哦，可以大大减少模型大小和计算量，提升推理速度！

🤔 解题思路大揭秘：数学原理是关键！

在面试过程中，通常会先有几分钟的思考时间。面对这种题，你需要在脑海里快速过一遍BN层的数学原理。

BN层公式：

其中，x 是输入，μ 是均值，σ2 是方差，γ 是缩放因子（weight），β 是偏移因子（bias），ϵ 是为了数值稳定的小常数（eps）。1

而卷积层的输出是：

把卷积层的输出代入BN层公式，进行一系列数学推导（这部分是面试中需要向面试官解释的），你就能得到融合后的卷积层新的权重 (Wfused​) 和偏置 (bfused​) 公式：

理解了这些，代码实现就水到渠成了！

💻 核心代码思路展示：手把手教你实现！

面试中，考官会让你在屏幕上写代码。通常会给你一个基本的函数签名，你需要填充逻辑。核心思路可以分为两步：

1. 实现单个Conv-BN对的融合函数 (fuse_conv_bn_pair)：
   • 创建一个新的 nn.Conv2d 层，它的输入输出通道、卷积核大小、步长、填充等参数都和原始的 Conv2d 层保持一致。
   • 关键一步： 根据前面推导的数学公式，利用原始卷积层的权重 (conv.weight)、偏置 (conv.bias) 和BN层的参数（bn.running_mean, bn.running_var, bn.weight (即 γ), bn.bias (即 β), bn.eps）来计算新的卷积层权重和新的偏置。
   • 将计算出的新权重和偏置赋值给新创建的 nn.Conv2d 层的 weight.data 和 bias.data。
   • 注意处理原始卷积层没有偏置（bias）的情况。
2. 遍历整个nn.Sequential模块并融合所有对 (fuse_sequential_model)：
   • 创建一个空的 nn.Sequential 作为融合后的模型。
   • 遍历原始模型中的所有层。
   • 如果当前层是 nn.Conv2d 且下一层是 nn.BatchNorm2d： 调用第一步实现的 fuse_conv_bn_pair 函数来融合这两个层，并将融合后的层添加到新的模型中。同时，跳过原始模型中的BN层，因为它已经被融合了。
   • 如果当前层是 nn.Sequential (嵌套模块)： 递归调用 fuse_sequential_model 函数来处理这个嵌套的 Sequential 模块，并将处理后的模块添加到新模型中。
   • 如果当前层不是Conv-BN对，也不是嵌套的Sequential： 直接复制该层并添加到新模型中。
   • 记得处理循环中最后可能未被处理的层。

代码思路解析：

遍历与构建新模型： 遍历 nn.Sequential 时，要考虑如何跳过已被融合的层，并正确构建新的 Sequential 模型。递归处理嵌套的 Sequential 模块也体现了代码的通用性。

数学推导是核心： 理解BN层如何被“吸”入卷积层，并推导出新的权重和偏置公式是解决问题的关键。

参数操作： PyTorch模型的参数通常通过 .weight.data 和 .bias.data 访问和修改。

广播机制： 在调整权重时，需要注意BN层的参数通常是 [out_channels] 形状的，而卷积层权重是 [out_channels, in_channels, kernel_h, kernel_w] 形状的，需要利用PyTorch的广播机制进行正确乘法（例如通过 .reshape([-1, 1, 1, 1])）。

💡 面试技巧：除了代码，你还能展示啥？

1. 沟通交流是王道！ 在写代码前，先和面试官确认思路，比如是否可以使用torch库，递归处理嵌套模块的策略等等。面试不是考你写代码速度，而是考你的思维过程和沟通能力。
2. 考虑边缘情况！ 比如卷积层是否有偏置（bias）？BN层参数的维度如何与卷积层参数进行广播（broadcasting）操作？这些细节都会体现你的严谨性。
3. 解释你的代码！ 写完代码后，要清晰地向面试官解释每一步的逻辑，以及为什么这样实现。特别是数学推导部分，要讲清楚。
4. 讨论实际应用！ 如果时间允许，可以主动提及这个技术在实际项目中的应用场景，例如模型压缩、量化、推理加速等，这能体现你对深度学习工程实践的理解。

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🔥 Snapchat面试Tips：知己知彼，百战不殆！

根据真实面试经历和Snapchat的招聘特点，以下是为你总结的面试攻略：

1. 技术深度与广度兼备： Snapchat作为一家前沿的科技公司，对候选人的技术要求非常高。除了扎实的算法和数据结构基础，对于深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）、模型优化、分布式系统等领域的理解也至关重要。
2. 代码实现能力： 远程面试通常会要求实时编码，代码的清晰度、健壮性、效率都是考量标准。平时多刷LeetCode，更要注重实践项目中代码质量的提升。
3. 解决问题能力： 面试官往往会抛出开放性问题或有一定难度的题目，考察你分析问题、拆解问题、逐步解决问题的能力。遇到难题时，不要慌张，可以尝试将大问题分解为小问题，并与面试官进行沟通。
4. 沟通表达能力： 面试过程中，清晰、有条理地表达自己的思路和解决方案，与面试官积极互动，是成功的关键。
5. 对Snapchat的理解： 了解公司的产品、技术栈、文化，并在面试中适时提及，能让面试官感受到你的诚意和热情。

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