新手上路问题多？
进阶算法提升难？
关注“码上作答”专栏
向 TensorFlow 专家提问！
在和开发者交流的过程中，我们发现，开发者在学习和使用 TensorFlow 的过程当中常常产生各种问题。刚刚入门 TensorFlow，怎么样能够更好地学习？已经上手一段时间，业务或者应用场景中发现了问题，找不到合适的解决方案……
为了能更好地赋能开发者，帮助开发者解决遇到的问题，为开发者提供技术指引和应用灵感，我们推出“码上作答”专栏，邀请来自各行各业、具有丰富 TensorFlow 经验的资深专家为大家分享学习经验和心得体会，为开发者解忧答疑，传授解题思路，帮助大家踏上更顺畅的机器学习之路。
“码上作答”栏目从今年六月起，将成为 TensorFlow 微信公众号每月推出的固定栏目。每期“码上作答”中，TensorFlow 都会针对开发者们最迫切的需求，邀请该领域的专业重磅嘉宾坐镇，与开发者分享 TensorFlow 学习和使用中的经验心得，同时解答开发者的提问。
每期的“码上作答”都会分成「上篇」与「下篇」。在「上篇」推文里，当期嘉宾将分享自己使用 TensorFlow 的技术干货及个人经验。欢迎大家在阅读后，积极地在留言区就当期话题提出自己的疑惑。后续我们将针对大家最关心的问题，邀请嘉宾进行解答，并在“码上作答”的「下篇」推文中，向大家一一解惑。
TensorFlow 官方将结合产品更新、用户反馈和行业热点来确定每期话题，并邀请该话题领域的资深专家进行分享。如果你在学习和使用 TensorFlow 的过程中，有特别想了解的话题，欢迎各位在微信后台以“码上作答+话题”的形式向我们留言！
参与形式非常简单！第一步：紧密关注 TensorFlow 官方微信公众号，看到“码上作答”的微信标题时，请毫不犹豫地点入！接下来，在阅读完该篇嘉宾分享后，直接在微信推文内留言提出你的问题。看，是不是很简单？
不小心错过“码上作答”推文也没关系，使用微信自带的搜索功能，用关键词搜索“码上作答”即可回看所有相关文章啦！
知道你们想问什么，周边当然少不了！我们为每期的“码上作答”准备了 TensorFlow 周边小礼物，积极提问的开发者将有机会获得周边小礼物哦！
“码上作答”只是一个开始。我们鼓励开发者们积极加入 TFUG 社区，在社区里跟更多的优秀的开发者小伙伴们一起，积极讨论，相互学习，共同进步！
（TFUG，欢迎你的加入！）
第一期“码上问答”惊喜预告
TensorFlow 2.2 版本已经上线了一段时间，你开始上手练习了吗？我们有幸邀请到机器学习 GDE、《深入理解 TensorFlow》作者彭靖田作为“码上作答”的第一期嘉宾，分享对 TensorFlow 2.2 的学习经验和心得体会，并为各位解答疑惑。
提前预习，回顾一下 TensorFlow 2.2 的发布现场：
是不是已经等不及啦？我们 6 月 5 日“码上作答”第一期见！
