首先对于新手，可以使用高层封装的 API 实现面向模型编程 (Model Oriented Programming, MOP)。我们以一个典型的 MNIST CNN 模型为例，展示 TensorFlow 2.2 的实现：

实例化一个 CNN 模型

前提是掌握python基础和高级的知识,包括熟悉Python的基本语法和特性，比如迭代器（列表生成表达式），生成器（yield关键字，节省内存），装饰器（设计模式），高阶函数（函数的函数），匿名函数（lambda表达式），返回函数（闭包），位置参数，默认参数，可变参数，常用模块，定制类，枚举类，元类，理解动态特性。

TensorFlow代码分为三个层次：

1)理解TensorFlow的基本概念和基本组件

2)基于对基本概念的理解，利用基本组件来构建模型

3)调试模型，优化模型速度，优化模型精度

那么我们学习TensorFlow的过程就是先对tf框架有一个整体的认识，然后理解其基本概念，学习基本的组件，然后尽可能快的找一个感兴趣的项目去尝试，在尝试中去学习debug tf program，去针对性的优化模型速度，优化模型精度。tensorflow的官网例子很丰富，但是缺乏整体性的理解，就会很乱，更重要的是由于tf graph和session分离的机制，导致出了问题的时候，新手一般无所适从，最终容易放弃。

这里我分别介绍TensorFlow三个层次的知识，尤其着重介绍我对TensorFlow基本概念的认识。这里所有的内容包括代码都可以从Learning tensorflow by just one example for beginners（正在积极开发当中）进一步查看，这个respository里我通过对一个实例的出发来介绍tf基本概念，如何实现一个基本模型，到优化速度，优化精度，

Tensorflow项目资源： 

（1）一个实现实现Alex Graves论文的随机手写生成的案例：https://github.com/hardmaru/write-rnn-tensorflow。

（2）基于Tensorflow的生成对抗文本到图像合成：https://github.com/zsdonghao/text-to-image。如下图所示，该项目是基于Tensorflow的DCGAN模型，教大家一步步从对抗生成文本到图像合成。

（3）基于注意力的图像字幕生成器：https://github.com/yunjey/show-attend-and-tell。该模型引入了基于注意力的图像标题生成器。可以将其注意力转移到图像的相关部分，同时生成每个单词。

（4）神经网络着色灰度图像：https://github.com/pavelgonchar/colornet。一个非常有趣且应用场景非常广的一个项目，使用神经网络着色灰度图像。

（5）基于Facebook中FastText的简单嵌入式文本分类器：https://github.com/apcode/tensorflow_fasttext。该项目是源于Facebook中的FastText的想法，并在Tensorflow中实施。FastText是一款快速的文本分类器，提供简单而高效的文本分类和表征学习的方法。