以下是一个使用布尔列作为TensorFlow特征列的代码示例：

import tensorflow as tf

# 创建一个布尔列特征列
boolean_feature = tf.feature_column.numeric_column(key="boolean_feature", dtype=tf.bool)

# 定义输入数据
features = {
    "boolean_feature": [True, False, True, True]
}

# 创建输入函数
def input_fn(features, labels, batch_size):
    dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels))
    dataset = dataset.batch(batch_size)
    return dataset

# 创建模型
model = tf.estimator.LinearClassifier(feature_columns=[boolean_feature])

# 训练模型
model.train(input_fn=lambda: input_fn(features, None, batch_size=4), steps=100)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(input_fn=lambda: input_fn(features, None, batch_size=4))
for prediction in predictions:
    print(prediction)

在上述代码中，我们首先使用tf.feature_column.numeric_column函数创建了一个布尔列特征列boolean_feature。然后，我们定义了一个输入数据字典features，其中包含了布尔特征的取值。接下来，我们创建了一个输入函数input_fn，用于将输入数据转换为tf.data.Dataset对象，并将其分成批次。然后，我们使用特征列来创建一个线性分类器模型，并使用train方法训练模型。最后，我们使用predict方法对输入数据进行预测，并打印预测结果。

请注意，上述代码只是一个简单示例，实际应用中可能会涉及更复杂的特征工程和模型构建。