强大的计算能力：

TensorFlow支持在包括CPU、GPU和TPU在内的多种硬件上运行，能够实现高效的数值计算。

TensorFlow使用高效的C++后端进行计算，确保了其出色的计算性能。

灵活性：

TensorFlow支持动态图和静态图两种模式，用户可以根据需要选择合适的模式进行开发。

TensorFlow的多层级结构允许其部署于各类服务器、PC终端和网页，并支持GPU和TPU高性能数值计算。

自动微分：

TensorFlow自带自动微分功能，可以方便地计算模型的梯度，这对于机器学习模型的训练和优化至关重要。

分布式训练：

TensorFlow支持分布式训练，能够在多台机器上分布式训练模型，从而加速训练过程。

大规模模型支持：

TensorFlow能够支持训练和部署大规模的深度学习模型，满足各种复杂应用的需求。

高级API：

TensorFlow提供了高级API，如Keras，可以方便地构建和训练模型，降低了开发难度。

部署和移动端支持：

TensorFlow支持将训练好的模型部署到生产环境和移动端，方便用户将机器学习技术应用到实际场景中。