Tensorflow测试安装成功，可以运行的代码

如果你的TensorFlow已经成功安装并且可以在Python环境中运行，你可以通过编写一个简单的代码片段来验证它是否可用。首先，你需要导入`tensorflow`库，然后创建一个基本的计算图并执行一些操作。

import tensorflow as tf

# 创建一个占位符变量，用于输入数据
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])

# 定义一个简单神经网络层，例如全连接层
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

# 输出计算
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()

# 创建会话并运行初始化
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    
    # 示例：设置输入数据，并运行预测
    input_data = [[1., 2., 3., ..., 783., 784.]]  # 假设这是一个样本数据
    prediction = sess.run(y, feed_dict={x: input_data})
    print("预测结果:", prediction)