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TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并维护。它提供了一个灵活且高效的接口，用于构建和训练各种机器学习模型。

TensorFlow的基本概念包括：
1. 张量（Tensor）：张量是TensorFlow中的核心数据结构，它可以看作是一个多维数组。张量可以表示输入数据、模型参数、模型输出等。
2. 计算图（Computational Graph）：TensorFlow使用计算图来表示计算任务。计算图是一种有向图，图的节点表示操作（包括数学运算、数据传递等），图的边表示数据流动。
3. 会话（Session）：会话是TensorFlow中执行计算图的环境。通过会话，可以将计算图中的操作分配到不同的设备上（如CPU或GPU）进行并行计算。

TensorFlow的使用场景包括：
1. 机器学习：TensorFlow提供了丰富的机器学习算法和模型，包括神经网络、支持向量机、决策树等。通过TensorFlow，可以构建和训练这些模型，并用于各种任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
2. 深度学习：TensorFlow在深度学习方面非常强大。它支持各种深度学习模型，如卷积神经网络ÿ