TF二三代，即指TensorFlow的第二代和第三代。
随着深度学习在各领域的应用日益广泛，TensorFlow也不断地更新迭代，推出新的版本。
TF二代于2017年推出，引入了更多方便易用的API，如Keras API、Dataset API和Estimator API等，同时支持多平台的分布式训练，大大提高了训练效率。
TF二代还加强了对移动端和嵌入式设备的支持，可用于开发智能手机和物联网设备中的应用。
TF三代则于2019年首次推出，主要增强了自动分布式训练、模型架构搜索以及Eager Execution等功能。
其中，自动分布式训练使得训练神经网络时不再需要手动设置参数，而是可以自动进行分配，进一步提高了训练效率。
模型架构搜索则可以通过各种算法自动搜索最优『推荐更多 婴儿免费起名常识请关注 :豆蔻起名网,WwW.imdOuKou.coM〕」的网络架构，大大减轻了网络设计师的工作量。
Eager Execution则是一种动态图编程方式，可以让程序员更方便地调试神经网络模型。
除此之外，TF三代还加入了对TPU（Tensor Processing Unit）的支持，这是一种Google自主研发的硬件加速器，可以加速神经网络模型的训练速度。
综上所述，TF二三代的推出都为深度学习应用的开发者提供了更多方便易用的API和工具，同时增强了训练效率。
随着深度学习技术的不断发展，TensorFlow也会继续不断迭代更新，为人工智能应用的发展提供更好的支持。