117笔记问答1. 灵活性：TensorFlow支持多种平台和设备，包括移动设备、台式机、服务器和云端环境。用户可以根据自己的需求选择合适的平台进行部署。
2. 高性能：TensorFlow使用计算图的方式来表示和执行计算，可以利用计算图中的依赖关系进行优化和并行化，从而提高计算性能。此外，TensorFlow还支持GPU加速，可以在GPU上进行高效的并行计算。
3. 易用性：TensorFlow提供了丰富的API和工具，方便用户构建、训练和部署机器学习模型。用户可以使用Python、C++、Java等多种编程语言进行开发，同时还提供了图形化界面TensorBoard，帮助用户可视化模型训练过程和结果。
4. 社区支持：TensorFlow拥有庞大的用户和开发者社区，用户可以从社区中获取各种资源，包括教程、文档、示例代码等。同时，TensorFlow社区也会定期发布更新和改进，不断提升框架的性能和功能。
5. 可扩展性：TensorFlow支持自定义操作和扩展，用户可以根据自己的需求定制新的操作和模块，从而实现更复杂的机器学习任务。TensorFlow还支持模型的导出和导入，方便用户在不同平台和环境中共享和部署模型。