要使用TensorFlow进行人脸识别，可以按照以下步骤进行：
收集人脸数据集：首先需要收集包含人脸图片的数据集，可以使用公开的人脸数据集如LFW、CelebA等，也可以自己收集并标记数据集。
数据预处理：对收集的人脸数据集进行预处理，包括裁剪、大小调整、灰度化等处理。
构建人脸识别模型：使用TensorFlow构建人脸识别模型，可以选择使用预训练的模型如VGG、ResNet等，也可以自己设计模型。
模型训练：使用收集的人脸数据集对构建的人脸识别模型进行训练，可以使用交叉验证等技术提高模型的准确性。
模型测试：对训练好的人脸识别模型进行测试，评估其在未见过的数据上的准确性。
部署应用：将训练好的人脸识别模型部署到实际应用中，可以通过API接口或集成到自己的应用中进行人脸识别。
在以上步骤中，需要了解TensorFlow的基本用法和人脸识别的原理，以便更好地构建和训练人脸识别模型。