TensorFlow是一個開源的深度學習框架，由Google開發并于2015年發布。它提供了一個使用數據流圖進行數值計算的接口，可以在不同的硬件平臺上運行，包括CPU、GPU和TPU。

TensorFlow的核心概念是張量（Tensor）和計算圖（Graph）。張量是多維數組，可以表示輸入數據、模型參數和計算結果。計算圖由一系列的操作節點（Node）組成，每個節點接受張量作為輸入，執行某種計算并產生輸出張量。通過構建計算圖，可以定義模型的結構和計算過程。

TensorFlow的使用場景非常廣泛。它可以用于各種機器學習任務，包括圖像識別、自然語言處理、推薦系統等。通過構建復雜的神經網絡模型，TensorFlow可以進行深度學習的訓練和推斷。此外，TensorFlow還提供了一些高級工具和庫，如TensorBoard用于可視化模型和訓練過程，tf.data用于處理數據輸入等。

TensorFlow具有良好的可擴展性和高效性能。它支持分布式計算，可以在多臺機器上并行訓練大規模的模型。同時，TensorFlow還為不同的硬件平臺提供了優化的實現，如使用GPU加速計算，或者使用Google自家的TPU加速器。

總之，TensorFlow是一個功能強大且靈活的深度學習框架，適用于各種規模的機器學習任務，并且可以在不同的硬件平臺上高效運行。