TensorFlow 使用 Python 作为主要开发语言的原因主要包括：
Python的语法简洁、易读易写，非常适合快速开发和原型设计。
2. Python 拥有庞大的开源生态系统和社区，提供了丰富的科学计算、数据处理和机器学习相关的库和工具，如 NumPy、SciPy、Pandas、Scikit-learn 等，这些库简化了机器学习的开发流程。
3. Python 是数据科学家和机器学习专家最常用的语言，易于集成和控制 C++ 后端，并且与 Google 公司内外的开源产品广泛使用。
4. TensorFlow 的 Python API 提供了丰富的功能和灵活性，对初学者友好，利用 Python 的简洁语法，使得机器学习库易于上手。
5. Google 公司内部使用 Python 开发了许多项目，包括 TensorFlow，这也促进了 Python 在 TensorFlow 开发中的应用。
6. 虽然 TensorFlow 的部分内核是用 C++ 和 CUDA 编写的，但 Python 作为 API 接口，使得 TensorFlow 更易于使用和集成到现有的 Python 项目中。
综上，Python 在 TensorFlow 的开发中扮演了核心角色，主要得益于其语法特性、丰富的库支持、社区活跃度以及与 Google 的紧密联系
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