#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）。写出代码和注释并运行出结果。

在TensorFlow框架中，我们可以使用`tf.tensor`来创建张量（数组），然后通过`tf.add`、`tf.matmul`和基本的算术操作来进行所需的矩阵加法、矩阵乘法和减法。首先，我们需要导入必要的库，然后定义输入矩阵以及单位矩阵。以下是模拟上述运算的代码：

# 导入tensorflow库
import tensorflow as tf

# 创建两个输入矩阵
matrix1 = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])  # [[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]
matrix2 = tf.constant([[5., 6.], [7., 8.]])      # [[5., 6.], [7., 8.]]，这是第二个矩阵加起来的部分

# 创建单位矩阵（在这个简单的例子中不需要特别创建，因为可以直接用tf.eye）
unit_matrix = tf.eye(2)  # 单位矩阵，形状为 (2, 2)

# 对两个矩阵进行加法
sum_matrix = tf.add(matrix1, matrix2)

# 矩阵乘法
result_matrix = tf.matmul(sum_matrix, unit_matrix)  # 注意这里我们用的是点积（内积），不是通常意义上的矩阵乘法，因为矩阵乘法需要匹配的维度

# 执行减法操作
final_result = result_matrix - 100.  # 10E在这里被理解为100，因为E通常表示单位矩阵的元素全为1，所以相当于常数100

# 运行计算
with tf.Session() as sess:
    output = sess.run(final_result)
    print("最终结果:", output)

注意：由于`tf.eye`生成的是对角线元素为1的单位矩阵，而题目中提到的是所有元素都是1的单位矩阵，因此上面的代码会得出所有元素都减去90的结果。如果想要得到所有元素都是10的单位矩阵，请修改为`unit_matrix = tf.fill([2, 2], 10)`。