1. 面试官：介绍TensorFlow模型评估的常用指标和评估方法。

2. 面试官：谈谈你对TensorFlow模型部署的理解，以及常见的部署方式和工具。

3. 面试官：在TensorFlow中如何进行模型性能优化和加速训练过程？请谈谈你的经验和建议。

4. 面试官：解释TensorFlow中的模型蒸馏（Model Distillation）以及其在模型压缩中的作用。

5. 面试官：TensorFlow Serving是什么，它的作用和优势是什么？

6. 面试官：讨论TensorFlow中的模型权重剪枝（Weight Pruning）技术，以及其在模型优化中的作用和影响。

7. 面试官：谈谈你对TensorFlow模型量化（Model Quantization）的理解，以及量化训练和推理中的关键问题。

8. 面试官：探讨TensorFlow中的跨平台模型转换（Cross-Platform Model Conversion）技术，以及其在模型部署和合作中的重要性和应用。

9. 面试官：分析TensorFlow Lite模型在移动端应用中的优势和限制，并提出优化建议。

10. 面试官：讨论TensorFlow模型的跨硬件部署（Cross-Hardware Deployment）方法及其在异构系统中的应用。