TensorFlow y Flower cubren Aprendizaje Automático、Frameworks y coinciden conjuntamente con necesidades como Código Abierto、aprendizaje automático、Python, siendo adecuadas para que los usuarios con escenarios de uso similares las comparen prioritariamente.
Las diferencias entre TensorFlow y Flower se reflejan principalmente en la experiencia del producto, la profundidad de las funciones y el diseño del flujo de trabajo en torno a Código Abierto.