Преимущества фреймворка TensorFlow при разработке нейросетей:

• Высокая производительность. 3 Возможность работы с GPU и TPU, поддержка многопоточных вычислений. 3
• Масштабируемость. 3 Подходит для продакшена и больших моделей. 3
• TensorFlow Serving — мощный инструмент для развёртывания моделей. 3
• TensorFlow Lite — поддержка мобильных и edge-устройств. 3
• TensorFlow.js — возможность запускать модели прямо в браузере. 3
• Отличная документация и поддержка сообщества. 3 Благодаря Google платформа активно развивается. 3

Недостатки фреймворка TensorFlow:

• Низкоуровневый инструмент. 1 Нужно тщательно продумывать архитектуру нейросети, правильно оценивать размерность и объёмы входных и выходных данных. 1
• Оперирует статическим вычислительным графом. 1 То есть вначале определяют граф, далее запускают вычисления и, если необходимо внести изменения в архитектуру, заново обучают модель. 1
• Работа с TensorFlow требует написания значительного количества программного кода. 1

Выбор между преимуществами и недостатками фреймворка зависит от конкретных задач и потребностей проекта.