TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google 开发。它支持多种机器学习和深度学习算法，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。TensorFlow 利用数据流图的形式来表达计算，将输入数据和计算操作表示为节点，建立 TensorFlow 运算图来实现机器学习算法的自动求解。

TensorFlow 的主要组成部分包括：

1. 张量（Tensor）：TensorFlow 中的基本数据结构，可以理解为多维数组。TensorFlow 中的计算操作都是基于张量进行的。

2. 计算图（Graph）：TensorFlow 中的计算操作被组织成一个有向无环图来进行计算，计算图中的节点表示计算操作，边表示数据依赖关系。

3. 会话（Session）：TensorFlow 中的计算需要在会话中进行，会话负责执行计算图中的操作，并存储张量的值。

TensorFlow 的使用场景非常广泛，包括：

1. 图像/语音/文本识别：利用卷积神经网络、循环神经网络等深度学习算法进行图像/语音/文本识别等任务。

2. 自然语言处理：利用深度学习算法进行自然语言处理，包括机器翻译、文本生成、文本分类等任务。

3. 推荐系统：利用深度学习算法对用户行为和商品信息进行建模，实现精准的个性化推荐。

4. 强化学习：利用强化学习算法进行智能游戏、机器人控制等任务。

总之，TensorFlow 的应用场景非常广泛，可以应用于几乎所有需要机器学习的场景。