python tensorflow

import tensorflow as tf

# 创建一个常量操作符
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

# 启动默认图
with tf.Session() as sess:
    # 运行图，获取操作结果
    print(sess.run(hello))

# 创建两个张量 (tensor)
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)

# 定义加法操作
add_op = tf.add(a, b)

# 启动默认图
with tf.Session() as sess:
    # 运行加法操作并打印结果
    print("Addition result:", sess.run(add_op))

解释说明：

1. 导入 TensorFlow：首先我们导入了 TensorFlow 库。
2. 创建常量操作符：tf.constant 用于创建一个常量操作符。这里我们创建了一个包含字符串 "Hello, TensorFlow!" 的常量。
3. 启动默认图：使用 tf.Session() 来启动一个会话（session），在会话中运行图中的操作。
4. 运行图：通过 sess.run(hello) 来执行图中的操作，并获取结果。
5. 创建张量和加法操作：定义了两个常量张量 a 和 b，并使用 tf.add 创建了一个加法操作。
6. 运行加法操作：再次启动会话，运行加法操作并打印结果。

注意：以上代码适用于 TensorFlow 1.x 版本。如果你使用的是 TensorFlow 2.x 版本，代码会有所不同，因为 TensorFlow 2.x 默认启用了 eager execution 模式，不需要显式创建和管理会话。