Google公式のOpen Source Blog（opensource.googleblog.com）が2015年11月10日に発表した内容によると、TensorFlowはGoogleの第2世代機械学習システムとして、前身であるDistBelief（2011年開発）の限界を克服するために構築されました。DistBeliefは「ニューラルネットワークに狭く特化しており、設定が難しく、Google社内のインフラに密接に結合していた」とされ、TensorFlowはこれを速度・スケーラビリティ面で改善（一部ベンチマークで2倍の速度）しつつ、より汎用的で柔軟、ポータブルで使いやすい設計を目指しました。公開前の社内利用実績として、ラベルなしYouTube画像から「猫」の概念を学習した実験、Googleアプリの音声認識精度を25%改善、Google Photosの画像検索機能強化、ImageNet 2014優勝モデルInceptionの学習などが挙げられており、Apache 2.0ライセンスの下でオープンソース公開されました。