TensorFlow框架的特性包括：
強大的計算圖表達能力：TensorFlow使用計算圖來表示計算任務，圖中的節點表示操作（ops），邊表示數據流。這種圖結構可以方便地表示復雜的計算任務，并能夠有效地進行優化和并行化。
自動求導：TensorFlow可以自動計算變量的梯度，這對于訓練神經網絡等需要大量梯度計算的任務非常重要。用戶只需要定義計算圖，TensorFlow會自動計算相關變量的梯度。
分布式計算支持：TensorFlow提供了分布式計算的支持，可以在多臺設備上并行地進行計算。這對于大規模的機器學習任務來說非常重要，可以充分利用集群資源加速計算。
高性能計算支持：TensorFlow底層使用C++實現，計算圖的執行由高性能的C++庫完成。同時，TensorFlow還提供了GPU加速的支持，可以在支持CUDA的GPU上進行計算，大大提高了計算速度。
靈活的部署選項：TensorFlow可以在多種平臺上部署，包括PC、服務器、移動設備和云平臺等。同時，TensorFlow還提供了多種語言的接口，包括Python、C++和Java等，方便用戶進行開發和部署。
大型開源社區支持：TensorFlow是一個開源項目，有著龐大的開發者社區。這意味著用戶可以獲得豐富的文檔、示例代碼和支持，可以更快地解決問題和開發新的功能。
