TensorFlow 是一個開源的機器學習框架，被廣泛應用于深度學習和人工智能領域。其主要作用包括：
1. 構建和訓練神經網絡模型：TensorFlow 提供了豐富的 API 和工具，可以用于構建和訓練各種類型的神經網絡模型，如卷積神經網絡、循環神經網絡等。
2. 運行模型預測：一旦模型訓練完成，可以使用 TensorFlow 運行模型預測，對新的數據進行分類、回歸等任務。
3. 分布式計算：TensorFlow 支持在多個 GPU 或多臺機器上進行并行計算，可以加快模型訓練的速度。
4. 自動微分：TensorFlow 提供了自動微分功能，可以方便地計算模型的梯度，用于反向傳播算法更新模型參數。
5. 部署模型：TensorFlow 支持將訓練好的模型導出為可部署的格式，可以在生產環境中進行實時推理。
總的來說，TensorFlow 可以幫助開發者快速構建和訓練復雜的機器學習模型，從而實現各種智能應用。
