要使用Python和TensorFlow进行社交媒体用户评论的情感分析，你需要遵循以下步骤：

1. 数据准备

首先，你需要一个包含社交媒体用户评论的数据集。这个数据集应该包含文本评论以及与每个评论相对应的情感标签（例如，积极、消极或中性）。你可以使用现成的数据集或者自己收集并标记数据。

2. 数据预处理

在进行情感分析之前，需要对文本数据进行预处理。这包括清洗数据（如去除标点符号、特殊字符、停用词等），将文本转换为合适的格式（如向量），并进行归一化等操作。你可以使用Python的许多库来帮助完成这一步骤，如NLTK、Scikit-learn等。

3. 构建模型

在TensorFlow中，你可以使用深度学习模型（如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或Transformer等）来处理文本数据并进行情感分析。这些模型可以学习文本数据的复杂模式和特征，从而生成对情感标签的预测。

以下是一个使用TensorFlow和Keras构建简单LSTM模型的示例代码：

```python

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense

# 假设你已经将文本数据转换为序列（例如，使用词嵌入）并存储在'texts'变量中

# 假设'labels'是相应的情感标签（积极、消极或中性）的列表

# 构建模型

model = Sequential()

model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_sequence_length))

model.add(LSTM(units=64)) # 可以根据需要调整此值

model.add(Dense(units=3, activation='softmax')) # 输出层有3个节点，对应于积极、消极和中性三个标签

# 编译模型

model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

```

4. 训练模型

将你的文本数据和相应的情感标签传递给模型进行训练。这需要使用TensorFlow的`fit`函数。根据你的数据集大小和模型的复杂性，训练过程可能需要一段时间。在训练过程中，你应该密切关注模型的准确率和损失等指标。

5. 评估模型和进行预测

一旦模型训练完成，你可以使用测试数据集来评估其性能。你可以计算模型的准确率、召回率、F1分数等指标来评估其性能。然后，你可以使用模型对新的用户评论进行情感分析并生成相应的情感标签。

这只是一个基本的流程，具体的实现细节可能会因你的数据集、模型选择和训练策略的不同而有所不同。在进行情感分析时，还需要注意模型的泛化能力和可解释性等问题。