1. 面试官：介绍 TensorFlow 的环境依赖和安装步骤。

2. 面试官：探讨使用 Anaconda 和 pip 分别安装 TensorFlow 的优缺点。

3. 面试官：解释 TensorFlow 在不同操作系统上的安装方式及注意事项。

4. 面试官：演示使用 Docker 容器安装 TensorFlow，并说明其优势。

5. 面试官：讨论 TensorFlow 的版本管理，以及如何在深度学习项目中有效管理 TensorFlow 版本。

6. 面试官：分析在 GPU 加速环境下，如何安装和配置 TensorFlow，并比较其与 CPU 版本的性能差异。

7. 面试官：讲解如何在移动设备上部署 TensorFlow 模型，并说明相关技术挑战。

8. 面试官：评述 TensorFlow 的分布式安装方式和集群部署的实际应用场景。

9. 面试官：探讨 TensorFlow 在公司级别的生产环境中的安装和配置策略。

10. 面试官：设计一种创新的 TensorFlow 安装方式，可以提高部署效率并降低配置复杂度。