TensorFlow是一个用于机器学习的开源框架，非常适用于深度学习任务。在使用TensorFlow进行深度学习开发时，需要掌握以下几个关键点：
在开始使用TensorFlow之前，需要先安装和设置好环境。首先你需要选择一种合适的安装方式，例如通过pip安装，或者通过Anaconda安装（推荐后者）。然后需要在代码中导入TensorFlow库，并确保环境配置正确。TensorFlow支持CPU和GPU加速，如果你的硬件条件允许，可以考虑添加GPU加速。
TensorFlow中的主要元素是计算图。计算图由节点和边组成，节点代表操作（例如矩阵乘法），边表示数据流。通过创建计算图，可以指定神经网络的结构并定义每个操作的输入和输出。TensorFlow提供了许多高级API和预训练模型，可以使构建模型变得更加容易和快速。
损失函数用于评估模型预测的准确性。它是一个衡量模型输出与实际结果之间的差距的指标。你需要选择一个适合你的问题的损失函数，在TensorFlow中可以方便地选择现成的损失函数，也可以实现自定义损失函数。
优化器用于更新模型参数以最小化损失函数。在TensorFlow中，你可以选择不同的优化器，例如SGD，Adam和Adagrad等。每个优化器都有不同的优点和缺点，适合不同的场景。
在构建好模型、定义好损失函数和选择好优化器之后，可以开始训练模型了。在TensorFlow中，训练模型需要使用数据集。通常将数据集分为训练集、验证集和测试集。在训练过程中，可以使用批量梯度下降来更新模型参数，使损失函数逐渐减少，从而提高模型预测的准确性。
最后，需要对模型进行评估。可以使用测试集来评估模型的准确性和性能。评估指标可以根据不同的问题而定，例如分类问题通常使用准确率和召回率，回归问题通常使用平均绝对误差和均方误差等。
总之，在使用TensorFlow进行深度学习开发时，需要熟悉以上几个关键点，并结合具体的场景和需求进行选择和调整。同时，还需要不断地学习和尝试，掌握更多的技能和技巧，以提高模型的准确性和性能。