TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并于2015年发布。它旨在简化构建和训练机器学习模型的过程，特别是深度神经网络模型。
TensorFlow的核心概念是张量（tensor），它是一个多维数组，可以表示所有类型的数据。张量是构建模型的基本数据单位，可以在计算图中流动，进行各种操作和计算。TensorFlow提供了各种内置操作符，可以对张量执行诸如加法、乘法、卷积等操作。
TensorFlow的另一个重要概念是计算图（computation graph），它描述了模型的计算流程。计算图由一系列操作节点和张量组成，每个节点表示一个操作，张量在节点之间流动，通过操作进行转换和计算。
TensorFlow支持多种机器学习和深度学习模型，如线性回归、逻辑回归、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。它还提供了丰富的工具和库，用于数据预处理、模型评估和可视化等任务。TensorFlow可以在各种硬件平台上运行，包括CPU、GPU和TPU等。
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、时间序列预测等。它在应用程序和服务中被广泛用于构建和训练各种机器学习模型，以实现自动化、智能化和个性化的功能。