请用trensorflow框架模拟一下[[1.0,2.0],[3.0,4.0]]+[[5.0,6.0],[7.0,8.0]]*9.0-10.0E的运算过程，并输出结果（E是单位矩阵，乘法为矩阵乘）

在TensorFlow中，我们不能直接像Python那样对列表或numpy数组进行元素级别的操作。对于矩阵运算，我们需要使用`tf.matmul()`函数进行矩阵乘法。然而，由于题目提到的`E`是单位矩阵，它实际上意味着我们要做的是对矩阵进行连续的复制和减法。以下是实现这个运算的一个示例：

首先，我们需要创建两个二维张量代表给定的矩阵，然后定义乘法、复制和减法操作。

import tensorflow as tf

# 创建原始矩阵
matrix_a = [[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]
matrix_b = [[5.0, 6.0], [7.0, 8.0]]

# 将矩阵转换为Tensor
matrix_a_tensor = tf.constant(matrix_a)
matrix_b_tensor = tf.constant(matrix_b)

# 单位矩阵E
identity_matrix = tf.eye(2)  # 2x2单位矩阵

# 乘法部分：先将matrix_b复制9次（相当于*9.0），然后矩阵乘法
repeated_b = tf.tile(matrix_b_tensor, multiples=[9, 1])
product = tf.matmul(repeated_b, identity_matrix)

# 减去10.0倍的单位矩阵
result = product - 10.0 * identity_matrix

# 初始化TensorFlow图
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    result_value = sess.run(result)
    print("运算后的结果是:")
    print(result_value)

注意：这里假设你是要连续复制`matrix_b`九次，每次乘上单位矩阵再减去10的单位矩阵。如果你是要将整个乘积连续减去10，那么只需要一次矩阵乘法即可。