The ease of building deep learning models and the high level API's. One can build all kind of architectures pertaining to deep learning. One can use it to build models to solve computer vision problems, perform speech analytics, text analytics, seq2seq models. It supports major algorithms such as ConvNets, RNN, LSTMs, Seq2Seq, It also includes some of the pretrained models which can be customized and trained with new datasets. It can also scale to use multi -gpu systems out of the box without much configuration.

Es gibt ein sehr großes Ökosystem rund um TensorFlow, wie zum Beispiel TensorBoard zur Visualisierung des Berechnungsgraphen, TensorFlow Serving zur Verwaltung von Modellen in der Produktion, TFSlim zur Vereinfachung des Aufbaus von neuronalen Netzwerken und so weiter. TensorFlow entwickelt sich auch sehr schnell weiter und steht kurz vor der Veröffentlichung von Version 1.0.