分类代码我会，我想要一个能像你一样对话的那种。可以根据学生的提问给出就业指导（tensorflow）

理解您的需求，要创建一个能提供TensorFlow就业指导的聊天机器人，我们可以基于Python的深度学习框架和一些对话系统库，比如ChatterBot、Rasa或通过Tensorflow本身结合transformers库。这里是一个简化的步骤：

1. **安装必要的库**:
- TensorFlow（用于深度学习）
- NLTK或spaCy（用于文本预处理和分析）
- Rasa Core/Actions 或 ChatterBot（对话模型）

2. **数据收集与准备**:
- 收集关于TensorFlow就业方向、常见问题和解答的数据集，或者利用开源的FAQs作为基础。

3. **模型训练**:
- 使用机器翻译模型（比如Seq2Seq模型）进行文本生成，将问题转换成相应的就业指导答案。

4. **对话流程设计**:
- 设计一个对话流图，决定在特定情境下如何响应学生的问题，比如询问职业路径、技能要求等。

5. **集成到应用程序**:
- 开发一个用户界面（UI）让用户输入问题，并展示机器人的回复。

6. **测试与迭代**:
- 对模型进行测试，检查其准确性和流畅度，并根据反馈进行调整。

下面是一段示例代码片段，这只是一个非常简化版本的起点：

from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
from chatterbot import ChatBot

# 创建一个基本的ChatterBot
chatbot = ChatBot('TensorflowGuide')

# 假设你已经有了训练好的模型或API接口
tokenizer = ... # 初始化分词器
model = ... # 加载预训练的模型

def generate_response(user_input):
    # 使用模型对问题编码，然后获取预测结果
    encoded_input = tokenizer.encode(user_input)
    response = model.predict(encoded_input)
    
    # 可能需要解析模型输出并转换回自然语言
    answer = chatbot.get_response(response)

    return answer

while True:
    user_input = input("学生：")
    guidance = generate_response(user_input)
    print(f"机器人：{guidance}")

请注意，这只是一个非常基础的例子，实际应用需要更多细节和技术来实现。