深度学习TensorFlow框架的作用是用于构建、训练和部署机器学习和深度学习模型。TensorFlow是一个开源的机器学习框架，提供了丰富的工具和库，使得开发者可以更轻松地实现各种类型的神经网络模型。
TensorFlow框架可以帮助开发者进行以下几个方面的工作：
建模：TensorFlow提供了一种灵活的方式来定义和构建计算图，开发者可以使用高级的API（如Keras）或低级的API（如tf.layers）来创建模型结构。
训练：TensorFlow提供了多种优化算法和损失函数，可以帮助开发者对模型进行训练。开发者可以选择使用批量梯度下降（Batch Gradient Descent）或其他更高级的优化算法，如Adam、Adagrad等。
部署：TensorFlow可以将训练好的模型导出为可执行文件，从而可以在不同的平台上部署和使用。开发者可以将模型部署到移动设备、嵌入式设备或云端服务器上进行推理和预测。
分布式计算：TensorFlow支持分布式计算，可以在多个GPU或多台机器上进行并行计算，从而加速训练过程。
可视化与调试：TensorFlow提供了一些工具和库，可以帮助开发者可视化模型的计算图、监控训练过程中的指标，并进行模型的调试和优化。
总而言之，深度学习TensorFlow框架的作用是简化和加速机器学习和深度学习模型的开发、训练和部署过程。
