分别使用及时执行模式和静态图执行模式，通过tensorflow张量计算1到10的和

在TensorFlow中，有两种执行模式：Eager Execution（即时执行模式）和Graph Execution（静态图模式）。以下是分别使用这两种模式计算1到10的和的方式：

**1. 即时执行模式 (Eager Execution)**:
这是TensorFlow 2.0引入的新特性，默认情况下，TensorFlow就是这种模式。在这种模式下，操作会被立即执行，不需要构建计算图。

import tensorflow as tf

# 直接创建1到10的列表
numbers = [i for i in range(1, 11)]

# 计算和
total = tf.reduce_sum(numbers)
print("Total:", total.numpy())  # 在Eager Execution中，直接调用numpy方法获取值

**2. 静态图模式 (Graph Execution):**
在旧版本的TensorFlow或者设置成静态图模式下，你需要先构建计算图，然后再执行。

import tensorflow as tf

# 构建常量
numbers = tf.constant([i for i in range(1, 11)])

# 定义计算总和的操作
total_op = tf.reduce_sum(numbers)

# 创建一个会话来执行计算
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(total_op)
    print("Total:", result)

在这段代码中，首先创建了一个常量张量，然后定义了求和操作，最后在Session中运行这个操作来得到结果。