如何学习tensorflow

Linux【公共基础】：TensorFlow的主要运行平台之一就是Linux，但是正式版对Windows的支持日趋完善，真的没时间学习Linux平台可以先在Windows上运行TensorFlow。不过，学习Linux真的用不了多久（当然是指做开发环境日常日用，立志做系统管理员还是要下一番功夫的）。推荐Ubuntu 16.04 LTS，这不仅是“新手友好”的发行版，也是Google很多产品的官方支持版本，官方支持就会带来很多便捷以及少一些”坑“。LTS（长期支持版本）的加成保证了系统的稳定（稳定不仅指运行稳定，更是指软件环境，例如python不会突然默认变成3.6，gcc不会突然就默认变成6，插一句，之所以这么说，是因为以前用的是Arch，装了TensorFlow一直跑的很开心，直到有天突然发现跑不起来了，原来是Arch升级了一下Python的默认版本变成了3.6了XD。）

建议先从一本书开始，系统的学，让自己快速入门。入门之后可以多看博客，多看源码，以及官方教程。
tensorflow最新版本是tf2.x。好多人都追求其内部的主推语法动态图和keras。其实这么做很难学的会的。因为tf的根还是静态图。建议框架使用tf2.x来实际操作，语法从静态图开始，一步一步踏实的去学。不要全部指望官方教程，官方教程只会介绍tf2.x中的主推语法而且不够系统，看完后，对实战开发所需要的知识点仍不能完全覆盖。想快速上手的话可以尝试看看TensorFlow 2.X项目实战这本。

从最基础的哲学思想、到问题分析、算法、数据集、测试集、验证集、特征组合、泛化、分类、罗辑回归、验证、神经网络、训练神经网络等机器学习基础概念、核心算法及思想、应用案例等进行了全方位的介绍和讲解。