TensorFlow 是由 Google Brain 團隊開發的開源機器學習框架，被廣泛應用于深度學習和人工智能領域。它的基本概念包括：

1. 張量（Tensor）：在 TensorFlow 中，數據以張量的形式進行處理。張量是多維數組的泛化，可以是標量（0 維張量）、向量（1 維張量）、矩陣（2 維張量）以及更高維度的數組。

2. 計算圖（Computation Graph）：TensorFlow 使用計算圖來表示計算過程，每個節點代表一個操作（Operation），每條邊代表張量數據流動。通過構建計算圖，可以將復雜的計算過程分解成多個簡單的操作，方便優化和執行。

3. 變量（Variable）：在 TensorFlow 中，變量用于維護計算圖中的狀態。在模型訓練過程中，模型參數通常作為變量存在，可以被訓練過程中更新。

4. 會話（Session）：TensorFlow 中的會話用于執行計算圖。在創建計算圖之后，需要創建一個會話來啟動計算過程，并通過會話來運行操作。

TensorFlow 主要用于構建和訓練機器學習模型，適用于以下場景：

1. 深度學習：TensorFlow 提供了豐富的深度學習工具和算法庫，能夠構建各種類型的神經網絡模型，如卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等。

2. 自然語言處理：TensorFlow 在自然語言處理領域有著廣泛的應用，包括文本分類、機器翻譯、情感分析等任務。

3. 計算機視覺：TensorFlow 提供了豐富的圖像處理工具和模型庫，能夠用于目標檢測、圖像分割、人臉識別等領域。

4. 強化學習：TensorFlow 支持強化學習算法的實現，可用于開發智能體在環境中學習和決策的應用。

總的來說，TensorFlow 是一個功能強大、靈活且高效的機器學習框架，適用于各種復雜的機器學習和深度學習任務。