神经网络是深度学习的基础，而TensorFlow是最优秀的神经网络库之一。作为一名新手如何学习TensorFlow呢？出现这个问题的原因，很多时候是新手在学习的时候，由于资料丰富、不确定性等问题，难以有一个很好的入门方向，因此本文将作为新手TensorFlow的完美指南。
第一步，尝试翻译官方文档。等级从易到难地翻译官方文档不仅有助于培养熟练的英语阅读能力，也使我们更全面地了解TensorFlow的各项功能。同时，你会发现，许多论文和博客都是基于TensorFlow官方文档修改的。
第二步，张量作为TensorFlow的核心概念，有必要熟悉其基本数据类型和运算。特别是张量运算，它是TensorFlow作为库允许进行复杂运算的主要能力。多练习张量运算可以提高你的张量理解。建议练习张量的基本运算后，深入学习神经网络相关计算（如backpropogation）的实现方式。
第三步，学会如何写TensorFlow。作为API框架，TensorFlow提供了流程的统一性和高效性。因此，学会如何使用Tensorflow的训练的操作和APIs是非常重要的。
第四步，理解TensorFlow与目标类库的区别。准确地说，TensorFlow是一种基于图形执行引擎的数值计算库，而不是一个高级API图书馆。因此，在理解TensorFlow时，通常应该将其视为执行计划，大概了解其在底层的优化机制，这是至关重要的。
开始你的TensorFlow之旅吧！