在C++中使用TensorFlow有以下几个重要原因：
性能优势：C++是一种性能较高的语言，能够更好地利用底层硬件资源，实现高效的计算和数据处理。TensorFlow为C++提供了高效的API和库，可以更好地利用硬件加速，提高计算性能和效率。
应用领域广泛：TensorFlow是一个功能强大的机器学习和深度学习框架，在许多领域都有广泛的应用，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。使用C++可以更好地将TensorFlow集成到实际的应用程序中，满足不同领域的需求。
工程实践：在一些大型项目中，C++是一种常用的编程语言，具有更好的稳定性和可维护性。使用TensorFlow的C++ API可以更好地与现有的C++项目进行集成，实现更好的工程实践。
计算资源控制：在一些需要对计算资源进行细粒度控制的场景中，C++可以更好地控制内存和计算资源的分配和管理，有效避免资源浪费和性能下降。TensorFlow的C++ API可以更好地实现对计算资源的控制。
总的来说，在C++中使用TensorFlow可以提高计算性能和效率，更好地将深度学习和机器学习技术应用到实际项目中。