TorchCode：面向 PyTorch 面试的手写算子练习平台（41题，Jupyter、Docker、Hugging Face Spaces 一键体验）

面向大模型面试的 PyTorch 手写算子练习平台 TorchCode，含41道题、自动评测、进度追踪与多种部署方式。

概要

面试官常让你在白板上敲出 Attention 或 Transformer 的代码，手写底层算子往往成为拷问点。TorchCode 是一个面向 PyTorch 面试场景的开源题库，将“手写深度学习算子”做成 LeetCode 那样的练习集，帮助你从底层到实现再到优化，系统化训练。

特点

• 基于 Jupyter 的41道高频考题，覆盖基础算子、注意力机制、完整架构、训练优化等方向
• 每题内置自动评测：实时校验输出、梯度传播、数值稳定性，结果有彩色通过/失败标识，错题一眼就看清
• 提供提示与对比参考实现，支持进度追踪

部署与体验

• Docker 一键启动，简化本地环境搭建
• 或在 Hugging Face Spaces 在线体验
• 每题支持一键打开 Google Colab，省去本地配置困扰

使用建议

• 如果你想深入大模型底层，或准备 AI 技术面试，这套题值得系统性刷一遍。

体验入口（外部链接）

• GitHub: https://github.com/duoan/TorchCode

下载链接

GitHub：
https://github.com/duoan/TorchCode