使用TensorFlow对图像进行训练的一般步骤如下：
准备数据集：收集并准备好用于训练的图像数据集。确保每个图像都有相应的标签或类别。
数据预处理：对图像进行预处理，包括缩放、裁剪、旋转、灰度化、归一化等操作，以提高模型的训练效果。
构建模型：使用TensorFlow的高级API（如Keras）或低级API（如tf.keras）构建深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
编译模型：配置模型的优化器、损失函数和评估指标等。
训练模型：使用准备好的数据集对模型进行训练，可以使用fit()函数来进行训练。在训练过程中，可以设置批量大小、迭代次数、验证集等参数。
评估模型：使用测试集对训练好的模型进行评估，可以使用evaluate()函数来计算准确率、损失值等指标。
模型调优：根据评估结果，对模型进行调优，例如调整网络结构、超参数调整等。
预测新样本：使用训练好的模型对新样本进行预测，可以使用predict()函数来获取预测结果。
以上是一个基本的TensorFlow图像训练流程，具体实现时可以根据具体需求进行调整和优化。