import tensorflow as tf 但要用1.x版本

如果要使用 TensorFlow 1.x 版本，可以按照以下步骤：

1. 安装 TensorFlow 1.x 版本。可以通过以下命令安装：

   pip install tensorflow==1.15

2. 导入 TensorFlow：

   import tensorflow as tf

3. 在代码中使用 TensorFlow 1.x 的 API。注意，与 TensorFlow 2.x 不同，TensorFlow 1.x 中的许多 API 都是以静态图（static graph）的方式实现的。这意味着你需要在运行代码之前先构建整个计算图（computation graph），然后再运行它。例如：

   # 构建计算图
   x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784))
   W = tf.Variable(tf.zeros((784, 10)))
   b = tf.Variable(tf.zeros((10,)))
   y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

   # 运行计算图
   with tf.Session() as sess:
       sess.run(tf.global_variables_initializer())
       result = sess.run(y, feed_dict={x: some_data})

在 TensorFlow 2.x 中，大多数 API 都是以动态图（eager execution）的方式实现的，这意味着你可以像普通 Python 代码一样编写代码，TensorFlow 会自动构建计算图并运行它。例如：

   # 直接运行代码
   x = tf.Variable(tf.zeros((2, 3)))
   y = tf.ones((3, 2))
   z = tf.matmul(x, y)
   print(z.numpy())