1.Lattice
解析：一個用於靈活、可控且可解釋的機器學習解決方案的庫，具有常識性形狀限制。
2.模型優化
解析：TensorFlow模型優化工具包是一套能夠優化機器學習模型以便於部署和執行的工具。
3.TensorFlow Hub
解析：A library for reusable machine learning. Download and reuse the latest trained models with a minimal amount of code.
4.TensorFlow Graphics
解析：計算機圖形功能庫，包括相機、燈光、材料和渲染程序。
5.TensorFlow Federated
解析：一個開源框架，可用於對分散式數據進行機器學習和其他計算。
6.Probability
解析：TensorFlow Probability是一個用於概率推理和統計分析的庫。
7.Tensor2Tensor
解析：Tensor2Tensor是一個包含深度學習模型和數據集的庫，旨在降低深度學習的接觸門檻並加速機器學習方面的研究。
8.TensorFlow Privacy
解析：包含TensorFlow優化器實現的Python庫，用於利用差分隱私訓練機器學習模型。
9.TensorFlow代理
解析：TensorFlow中的強化學習庫。
10.多巴胺
解析：用於快速設計強化學習算法原型的研究框架。
11.TRFL
解析：TRFL[發音爲truffle]是DeepMind創建的強化學習構建塊庫。
12.Mesh TensorFlow
解析：一種分佈式深度學習語言，能夠指定廣泛的分佈式張量計算。
13.RaggedTensors
解析：讓非統一形狀的數據變得容易存儲和操控，包括文本[字詞、語句、字符]以及各種長度的批次數據。
14.Unicode操作
解析：支持直接在TensorFlow中處理Unicode文本。
15.TensorFlow Ranking
解析：TensorFlow Ranking是一個用於在TensorFlow平臺上實現排序學習[LTR]技術的庫。
16.Magenta
解析：Magenta是一個研究項目，旨在探索機器學習在藝術和音樂創作過程中的作用。
17.Nucleus
解析：Nucleus是一個Python和C++代碼庫，旨在能夠輕鬆地對採用SAM和VCF等常見基因組文件格式的數據進行讀取、寫入和分析。
18.Sonnet
解析：DeepMind提供的神經網絡構建庫。
19.Neural Structured Learning
解析：一種學習框架，可以利用結構化信號以及特徵輸入來訓練神經網絡。
20.TensorFlow Addons
解析：TensorFlow的額外功能，由SIG Addons維護。
21.Tensorflow I/O
解析：數據集、流式傳輸和文件系統擴展格式，由SIG IO維護。
22.TensorFlow Quantum
解析：TensorFlow Quantum是一個量子機器學習庫，可用於快速設計量子-經典機器學習混合模型的原型。
23.TFX
解析：TensorFlow Extended (TFX) is a platform for deploying production ML pipelines.
24.CoLab
解析：Colaboratory是一個免費的Jupyter筆記本環境，不需要進行任何設置就可以使用，並且完全在雲端運行。藉助Colaboratory，只需點擊一下鼠標，即可在瀏覽器中執行TensorFlow代碼。
25.TensorBoard
解析：一套可視化工具，用於理解、調試和優化TensorFlow程序。
參考文獻：
[1]庫和擴展程序：https://www.tensorflow.org/resources/libraries-extensions