TensorFlow是一个开源的人工智能框架，它的原理和运行机制主要涉及以下几个方面：
1. 计算图：TensorFlow使用计算图来描述计算过程。计算图是由一系列节点和边组成的有向无环图，节点表示操作（如加法、乘法）或存储数据的张量（多维数组），边表示数据流动的方向。通过构建计算图，可以将复杂的数学运算拆分成多个简单的操作，并在需要时进行优化和并行化。
2. 张量：张量是TensorFlow中的基本数据单位，它可以看作是一个多维数组。张量可以存储、传输和变换数据，所有的输入和输出都是以张量的形式存在。TensorFlow中的计算过程实际上就是对张量进行各种操作。
3. 会话：在TensorFlow中，需要创建一个会话来执行计算图。会话负责分配计算任务到不同的计算设备（如CPU、GPU），并管理计算图中节点的执行顺序。在会话中，可以通过运行特定的操作来获得计算结果。
4. 变量：变量是TensorFlow中的可变对象，用于存储模型的参数。在训练过程中，变量会被不断地更新。通过定义变量，可以实现模型的参数共享和持久化。
5. 自动求导：TensorFlow支持自动求导，可以根据计算图自动计算梯度。梯度是优化算法的关键，它用于更新模型的参数，使得模型能够更好地拟合训练数据。
总的来说，TensorFlow通过计算图描述计算过程，使用张量进行数据存储和操作，通过会话管理计算任务的执行，支持变量和自动求导，从而实现了机器学习模型的构建、训练和推理等功能。