TensorFlow是一个基于数据流图的开源机器学习框架，由Google公司开发和维护。它可以在各种硬件平台上运行，包括CPU、GPU和TPU，支持分布式计算。
TensorFlow的核心概念是张量（Tensor）和数据流图（Graph）。张量是多维数组，可以看作是数据的容器。数据流图是由一系列节点（Node）和边（Edge）组成的有向无环图，节点表示张量的操作，边表示张量之间的依赖关系。数据流图可以描述整个计算过程，包括数据输入、模型构建、优化算法和结果输出。
TensorFlow提供了丰富的API和工具，使得机器学习的开发和部署变得简单和高效。它支持多种编程语言（如Python、C++和Java），使得开发者可以根据自己的喜好和需求选择合适的语言来使用。TensorFlow还提供了高级抽象层（如Keras）和预训练模型，使得快速搭建和训练模型变得更加容易。
TensorFlow的应用场景非常广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。它可以用于各种任务，如分类、回归、聚类、生成等。TensorFlow还支持分布式计算，可以将计算任务分布到多台机器上进行加速，适用于大规模数据和复杂模型的训练。
