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深度学习已经成为当前的一个研究热点，普遍应用于教育、安防、医疗等各个方面。要想采用深度学习进行项目开发和实现，选择一个合适的框架非常重要。当前，国内外企业和研究组织已经开发了各种深度学习框架以用于深度学习相关项目的构建，如TensorFlow、PaddlePaddle、Caffe、Theano、MXNet、Torch 和 PyTorch 等，其中使用最广泛的就是TensorFlow。
TensorFlow的前身是由谷歌公司开发的DistBelief，其用于构建各尺度下的神经网络分布式学习和交互系统。2015年11月，在DistBelief的基础上，谷歌大脑发布了TensorFlow的最初版本，并对TensorFlow的代码进行开源。此后，TensorFlow快速发展，经历了多个版本的更迭。2019年3月，TensorFlow 2.0 Alpha版本发布，标志着TensorFlow正式进入2.0时代。
TensorFlow 是一个端到端的开源机器学习平台。它拥有一个包含各种工具、库和社区资源的全面灵活的生态系统，不仅可以帮助研究人员开展机器学习领域先进技术的探索，还可以帮助开发者轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。总的来说，TensorFlow具有以下几大特性。
（1）高度的灵活性。TensorFlow 提供多个抽象级别的 API，用于深度学习模型的构建，用户可以根据自己的需求选择合适的级别。高阶 Keras API 可以帮助用户快速地构建和训练模型，轻松实现深度学习应用。如果用户需要更高的灵活性，则可以借助Eager Execution 进行快速迭代和直观的调试。对于大型的机器学习训练任务，用户还可以使用Distribution Strategy API 在不同的硬件配置上进行分布式训练。
（2）真正的可移植性（Portability）。TensorFlow 具有真正的可移植性，可以在 CPU和GPU上运行，支持Linux、Windows、MacOS、Android、iOS等多种操作系统。同时，TensorFlow 提供了直接的生产途径。不管是在台式计算机、笔记本电脑、手持移动设备、服务器上，还是在网络上，TensorFlow 都可以帮助用户轻松地训练和部署模型。
（3）提供多语言支持。TensorFlow 可以提供多种编程开发语言的支持，包括 C++、Python、Go、Java、Lua、JavaScript 和 R 语言等。用户可以根据自己的偏好，选择最喜欢的语言来进行项目的部署和开发。
（4）良好的性能优化。TensorFlow 提供了良好的性能优化方案和工具，支持线程、队列、异步操作等性能优化操作。用户可以将TensorFlow图中的计算元素分配到不同设备上，并通过TensorFlow进行管理和运行，从而将硬件设备的计算潜能全部发挥出来。
此外，TensorFlow 还支持强大的附加库和模型生态系统，包括 Ragged Tensors、TensorFlow Probability、Tensor2Tensor 和 BERT，以帮助用户开展研究和项目构建。