1. 面试官：TensorFlow的计算图和会话的关系是什么？

2. 面试官：请解释TensorFlow中的张量（Tensor）是什么，以及它们在神经网络中的作用。

3. 面试官：描述TensorFlow中的变量（Variable）是如何工作的，以及它们在模型训练中的作用。

4. 面试官：什么是TensorFlow中的占位符（Placeholder），它们在模型训练中的作用是什么？

5. 面试官：TensorFlow中常见的优化器有哪些，它们分别适用于什么样的场景？

6. 面试官：解释TensorFlow中的反向传播（Backpropagation）是如何实现的，以及它在模型训练中的作用。

7. 面试官：TensorFlow中的损失函数有哪些常见的类型，它们分别适用于什么样的模型训练任务？

8. 面试官：请描述TensorFlow中的模型保存和加载方法，以及它们在生产环境中的作用。

9. 面试官：TensorFlow中的数据读取方法有哪些常见的方式，它们在模型训练中的性能有何不同？

10. 面试官：解释TensorFlow中的卷积神经网络（CNN）是如何实现的，以及它适用于什么样的图像识别任务。