使用tensorflow框架将使用已经标注好的人名数据集。在训练数据集中，每个人名都有明确的性别标注，对测试数据集中每一个人名进行性别预测的完整代码

可以参考以下代码：

import tensorflow as tf
import pandas as pd

# 读取已经标注好的人名数据集
data = pd.read_csv('person_names.csv')
names = data['name'].values.tolist()
labels = data['gender'].values.tolist()

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Input(shape=(None,), dtype=tf.string),
    tf.keras.layers.experimental.preprocessing.TextVectorization(),
    tf.keras.layers.Embedding(1000, 64),
    tf.keras.layers.LSTM(64, return_sequences=True),
    tf.keras.layers.LSTM(32),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              metrics=['accuracy'])

# 在训练数据集上训练模型
vectorize_layer = model.layers[1]
text_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(names).batch(128)
vectorize_layer.adapt(text_ds)
train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((names, labels)).batch(128)
model.fit(train_ds, epochs=10)

# 对测试集进行性别预测
test_names = ['张三', '李四', '王五', '赵六']
test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(test_names).batch(2)
test_ds = test_ds.map(lambda x: vectorize_layer(x))
test_ds = test_ds.prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)
probabilities = model.predict(test_ds).flatten()

for i, name in enumerate(test_names):
    gender = '男' if probabilities[i] >= 0.5 else '女'
    print('{} 的性别为：{}'.format(name, gender))

代码使用了TensorFlow 2.X版本。首先读取已经标注好的人名数据集，并将数据集分为姓名和性别两部分。然后定义了一个LSTM模型，运用TextVectorization将文本数据转换为数值化数据进行训练，并在训练集上进行了模型拟合。最后，我们给出了一个测试集，对测试集的每一个人名进行性别预测，并输出预测结果。