TensorFlow 是一个开源的、跨平台的机器学习框架，由 Google 于 2015 年发布。它提供了一套完整的工具链，可以帮助开发者快速构建和训练各种类型的机器学习模型。
TensorFlow 的核心概念是张量（Tensor）和计算图（Graph）。张量是多维数组，可以表示各种类型的数据，包括数字、字符串、图像等。计算图是由一系列操作组成的，用于定义数据的输入和输出，以及模型的计算过程。TensorFlow 使用静态图机制，即需要在程序运行之前定义好计算图，然后再通过会话（Session）运行计算图。
TensorFlow 支持的机器学习模型包括神经网络、决策树、支持向量机等。它还提供了许多高级特性，如自动微分、分布式训练、模型优化等，可以帮助开发者更加高效地训练和优化模型。
TensorFlow 的使用场景非常广泛，包括自然语言处理、图像识别、语音识别、推荐系统等各种领域。其中，深度学习在计算机视觉和自然语言处理方面的应用最为突出，TensorFlow 也是现在应用最广泛的深度学习框架之一。
