TensorFlow是一个开源的机器学习框架，它由Google Brain开发并维护，以下是TensorFlow的菜鸟教程：
1. 安装TensorFlow：您需要在您的计算机上安装TensorFlow，您可以从TensorFlow的官方网站上下载并安装最新版本的TensorFlow。
2. 导入TensorFlow：在Python中，您可以使用以下代码导入TensorFlow：
import tensorflow as tf
3. 创建张量：在TensorFlow中，张量是一个多维数组，您可以使用以下代码创建一个张量：
x = tf.constant([1, 2, 3])
4. 定义变量：变量是可训练的参数，用于存储模型的参数，您可以使用以下代码定义一个变量：
v = tf.Variable([1.0, 2.0, 3.0])
5. 定义模型：在TensorFlow中，您可以使用Sequential API或Functional API定义模型，以下是一个简单的Sequential模型示例：
model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu', input_shape=(784,)), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')])
6. 编译模型：在定义模型后，您需要编译模型以指定优化器、损失函数和评估指标，以下是一个示例：
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
7. 训练模型：使用以下代码训练模型：
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
8. 评估模型：使用以下代码评估模型在测试集上的性能：
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
9. 预测新数据：使用以下代码对新的数据进行预测：
predictions = model.predict(new_data)
以上是TensorFlow的菜鸟教程，希望对您有所帮助。
