TensorFlow 是一个强大的开源机器学习库，由Google Brain团队开发，用于数据建模、训练和部署各种机器学习模型。此“tensorflow-2.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.zip”文件是针对Python 3.5版本、32位架构（cp35m）的Windows操作系统编译的TensorFlow 2.0.0的离线安装包。AMD64代表它适用于基于x86的64位系统。
在TensorFlow 2.0.0中，有以下几个重要知识点：
1. **Eager Execution**：默认情况下，TensorFlow 2.0启用了Eager Execution，这是一种即时执行模式，允许开发者在编写代码时立即看到结果，提高了调试的便利性。
2. **Keras API集成**：TensorFlow 2.0将Keras作为其高级API，简化了模型构建、训练和评估的过程，使得模型构建更加直观。
3. **tf.function**：这是一个新的装饰器，用于将Python函数转换为TensorFlow图，以实现更高效的计算。在性能关键的场景下，它可以充分利用TensorFlow的优化能力。
4. **自动梯度**：TensorFlow 2.0提供自动求梯度功能，无需手动实现反向传播，简化了神经网络的训练过程。
5. ** eager和graph模式的无缝切换**：虽然默认是eager模式，但仍然可以切换到graph模式以利用图形优化和分布式执行。
6. **更好的错误消息**：与1.x相比，2.0提供了更易于理解的错误信息，帮助开发者更快地定位问题。
7. **兼容性**：TensorFlow 2.0在兼容旧版本API方面做了一定努力，通过`tf.compat.v1`模块，可以使用大部分1.x的API，方便迁移旧代码。
8. **分布式训练**：TensorFlow 2.0增强了分布式训练的能力，包括多GPU支持、多机训练以及使用MirroredStrategy和ParameterServerStrategy进行数据并行和模型并行训练。
9. **SavedModel**：模型保存和加载的接口更加统一和简洁，通过SavedModel可以跨平台和跨版本恢复模型。
10. **实验性特性**：TensorFlow 2.0包含一些实验性的新功能，如tf.data实验API，用于高效处理数据集，以及tf.function的实验性特性，如autograph，能够自动将Python控制流转换为TensorFlow图。
在安装这个离线包时，你需要确保Python环境已经配置好，并且与zip文件中的“cp35m”匹配，即Python 3.5和32位版本。解压后，找到文件“tensorflow-2.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl”，这其实是一个Python的wheel文件，可以通过pip来安装：
```bash
pip install tensorflow-2.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
```
安装完成后，你就可以在Python环境中导入TensorFlow库并开始你的机器学习项目了。不过要注意，由于这是离线安装包，可能缺少某些依赖，确保你的环境已经装好所有必要的依赖库，例如numpy等。在没有网络的环境下，可以通过提前下载这些依赖的whl文件并用相同的方式安装。
