使用TensorFlow框架進行深度學習可以分為以下幾個步驟：

1. 安裝TensorFlow：首先，您需要在您的計算機上安裝TensorFlow。可以通過pip命令在命令行中安裝TensorFlow。例如，在Windows上，可以執行以下命令：pip install tensorflow。

2. 導入TensorFlow：在Python代碼中，您需要導入TensorFlow庫。可以使用以下代碼行導入TensorFlow：

import tensorflow as tf

3. 創建計算圖：TensorFlow使用計算圖來表示深度學習模型。您需要在計算圖中定義模型的輸入、輸出、變量和操作。例如，您可以使用以下代碼創建一個簡單的計算圖：

# 創建輸入占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, input_dim))
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, output_dim))
# 創建變量
weights = tf.Variable(tf.random_normal((input_dim, output_dim)))
biases = tf.Variable(tf.zeros(output_dim))
# 創建操作
output = tf.matmul(x, weights) + biases

4. 定義損失函數：損失函數用于度量模型的預測與真實標簽之間的差異。您可以選擇適合您問題的損失函數。例如，對于回歸問題，可以使用均方誤差（MSE）作為損失函數。

loss = tf.reduce_mean(tf.square(output - y))

5. 定義優化器：優化器用于更新模型的參數，以最小化損失函數。您可以選擇適合您問題的優化器。例如，可以使用梯度下降優化器。

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)
train_op = optimizer.minimize(loss)

6. 訓練模型：在訓練模型之前，您需要準備訓練數據。然后，使用TensorFlow會話（session）運行您的計算圖，并迭代訓練模型。

with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(num_epochs):
_, current_loss = sess.run([train_op, loss], feed_dict={x: train_X, y: train_y})
if i % 100 == 0:
print("Epoch: {}, Loss: {}".format(i, current_loss))

7. 使用模型進行預測：在模型訓練完成后，您可以使用訓練好的模型進行預測。在TensorFlow中，可以通過運行計算圖的一部分來獲取模型的預測結果。

with tf.Session() as sess:
predicted_output = sess.run(output, feed_dict={x: test_X})

這只是使用TensorFlow進行深度學習的基本步驟。在實際應用中，您可能還需要進行數據預處理、模型評估和調參等步驟。