TensorFlow 通过提供一个全面的框架来构建、训练和部署神经网络，从而支持深度学习。它提供用于定义计算图、自动进行梯度计算以及在硬件上扩展模型的工具。主要特性包括：用于快速原型设计的高级 API（例如 Keras）、用于常见架构（例如，卷积层或循环层）的内置层，以及用于数据预处理、模型评估和优化的实用程序。 TensorFlow 还与 GPU 和 TPU 等专用硬件集成，从而为大规模模型实现高效计算。它的生态系统包括用于自然语言处理（TensorFlow Text）等任务的库以及用于移动设备等部署工具（TensorFlow Lite）。
例如，开发人员可以使用 TensorFlow 的 Keras API 快速组装具有诸如 Conv2D（用于图像处理）或 LSTM（用于序列建模）等层的神经网络。可以使用 GradientTape 构建自定义训练循环来跟踪操作并手动计算梯度，从而为面向研究的项目提供灵活性。 TensorFlow 的 tf.data API 简化了加载和预处理数据集，支持并行性和批处理以提高性能。该框架还包括通过 TensorFlow Hub 提供的预训练模型（例如，用于 NLP 的 BERT 或用于视觉的 ResNet），可以针对特定任务进行微调。使用 MirroredStrategy（用于多 GPU 设置）或 TPUStrategy（用于 Google 的 TPU）等策略简化了分布式训练，从而减少了扩展训练所需的工作量。
部署和优化是 TensorFlow 设计的核心。 TensorFlow Serving 允许将模型部署为可扩展的 API，而 TensorFlow.js 实现了基于浏览器的推理。 TensorFlow Lite 转换器通过量化权重或修剪不必要的层来优化用于移动或嵌入式设备的模型。 TensorFlow 模型优化工具包等工具可帮助减少模型大小和延迟，而不会显着降低准确性。对于调试，TensorBoard 提供了指标、梯度和计算图的可视化。一个典型的工作流程可能涉及在 GPU 集群上训练模型，将其导出为 TFLite 格式以供移动使用，并通过 TensorBoard 监控性能。这些功能使 TensorFlow 成为端到端深度学习项目的实用选择，在易用性与复杂场景的定制之间取得平衡。