请用Tensorflow框架，模拟一下[[1.0,2.0],[3.0,4.0]]+[[5.6.],[7,8.]*9-10E的运算，并输出结果。(E为单位矩阵，乘法为矩阵乘)

在 TensorFlow 中，要进行矩阵加法和乘法运算，你需要首先明确一点，`E` 表示单位矩阵并不是一个标准的数学术语，通常我们会在向量中使用 `ones` 来表示全为 1 的矩阵，而在矩阵乘法中，乘以数字会按照元素进行对应乘法，而不是像你描述的那样对整个矩阵进行乘法。假设你是想说将两个二维列表转换成张量，然后进行加法和简单的标量乘法，这里是一个例子：

import tensorflow as tf

# 定义两个张量，每个都是形状为(2, 2)的浮点型矩阵
matrix1 = [[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]
matrix2 = [[5.0], [7.0, 8.0]]

# 将列表转为张量
matrix1_tensor = tf.convert_to_tensor(matrix1, dtype=tf.float32)
matrix2_tensor = tf.convert_to_tensor(matrix2, dtype=tf.float32)

# 矩阵加法
sum_matrix = matrix1_tensor + matrix2_tensor

# 简单的标量乘法，这里假设你想把第二个矩阵的每个元素都乘以10
scalar_multiply = matrix2_tensor * 10

# 输出结果
with tf.Session() as sess:
    result_sum = sess.run(sum_matrix)
    result_multiply = sess.run(scalar_multiply)
    print("Sum Matrix Result:\n", result_sum)
    print("Scalar Multiply Result:\n", result_multiply)

注意：上述代码并没有进行矩阵乘法，因为题目中的描述有些混淆，如果需要做矩阵乘法，你需要提供更清晰的操作说明。如果是指第一个矩阵乘以第二个矩阵，应该使用 `tf.matmul()` 函数。