要使用TensorFlow（简称TF）软件，您可以按照以下步骤进行操作：

安装TensorFlow

首先，确保您的系统满足TensorFlow的最低版本要求。TensorFlow 2.x通常支持Python 3.5及以上版本。您可以通过pip命令在命令行中安装TensorFlow，如下所示：

```bash

pip install tensorflow

```

如果您使用的是GPU版本的TensorFlow，请确保已正确安装CUDA和cuDNN，并按照TensorFlow的官方文档进行配置。

创建计算图

在TensorFlow中，首先需要创建一个计算图。计算图是由一系列的操作和张量（Tensor）组成的。

使用TensorFlow提供的各种操作函数（如`tf.add`、`tf.matmul`等）来创建操作节点。每个操作节点都有一个唯一的名称，表示这个节点的功能。

使用`tf.placeholder`函数来创建输入节点。

运行计算图

在TensorFlow 2.x中，默认启用了即时执行（Eager Execution），这意味着您写的代码会立即执行，而不需要像以前那样先构建图再运行。这使得调试和测试更加方便。

使用`tf.Session（）`来运行计算图，并通过`sess.run（）`方法执行操作并获取结果。

使用Keras

TensorFlow 2.x将Keras整合进来作为主力API，这使得构建神经网络变得更加简单。您可以通过几行代码就完成一个模型的构建、编译和训练。

调试和验证

测试运行者的主要工作是执行测试，确保生成具有相关性、可重现性和准确无误的测试结果。他们需要与Trade Federation的命令行界面进行交互，并验证结果是否合理。

集成者和测试运行者需要共同协作，确保TF能实际运行所需的测试，并产生所需的测试结果。测试运行者还需要识别出无意义的结果，并与开发者和集成者协作来找出存在bug的地方，并将其修复。

使用设备

TensorFlow支持使用物理设备、模拟器或不借助设备来运行测试。您可以根据需要选择合适的设备来执行测试。

通过以上步骤，您可以开始使用TensorFlow进行机器学习和深度学习任务。建议您参考TensorFlow的官方文档和教程，以获取更详细的信息和示例代码。