推荐学习顺序

如果你还没有安装 TensorFlow，可以按照以下教程进行安装：

1. 在 Ubuntu 上安装 TensorFlow
2. 在 macOS 中安装 TensorFlow
3. 在 Windows 上安装 TensorFlow
4. 通过源码安装 TensorFlow
5. 安装 TensorFlow for C
6. 安装 Go 版本 Tensorflow
7. 安装 TensorFlow for Java

接下来，如果你对 TensorFlow 还不熟悉，请阅读下面链接中的文档，其中包括：为机器学习新手准备的指南、为有机器学习经验的读者准备的指南、高阶 API 中的关键功能介绍和适用于进阶用户的介绍：

1. 开始使用 TensorFlow 介绍
2. TensorFlow Docs Get_Started

接下来学习如何在真实世界中部署模型：

1. 如何创建一个 TensorFlow 服务器集群
2. 如何在 Hadoop 上运行 Tensorflow

接下来可以学习在 TensorFlow 中进行各种特定任务的教程：包括图像识别，序列，数据的表示和非机器学习类内容

1. TensorFlow 中进行各种特定任务的教程目录
2. TensorFlow Docs Tutorials

进一步的文档会深入介绍 TensorFlow 的工作细节。包括顶层 API、底层 API、机器学习概念、TensorFlow 调试器、TensorBoard 和其他内容。

1. 开发者指南教程目录
2. TensorFlow Docs Programmers_Guide

在训练机器学习模型时，性能往往是一个值得关注的问题。接下来你可以学习数种优化性能的方法：

1. 性能优化方法教程目录
2. TensorFlow Docs Performance

最后可以学习如何向 TensorFlow 添加功能等更加深入的问题：

1. TensorFlow 功能拓展教程目录
2. TensorFlow Docs Extend

此外还有前段时间 Google 官方推出的 机器学习速成课程。