TensorFlow的主要特性包括：
强大的计算能力：TensorFlow使用数据流图来表示计算，可以高效地利用多核CPU和GPU进行并行计算。
灵活性：TensorFlow支持动态图和静态图两种模式，用户可以根据需要选择合适的模式进行开发。
大规模计算：TensorFlow可以轻松地扩展到大规模的计算集群上，并支持分布式计算。
自动求导：TensorFlow可以自动计算梯度，方便用户进行梯度下降等优化算法。
高效的模型部署：TensorFlow支持将训练好的模型部署到移动设备、嵌入式系统和云端等各种平台上。
丰富的工具支持：TensorFlow提供了丰富的工具支持，包括TensorBoard可视化工具、TF-Prof性能分析工具等，方便用户进行模型训练和调试。