# 在tensorflow框架下编写python代码 # （一）定义一个常量c1，值为整数10（8分） # （二）定义一个变量a，值为整数100（8分） # （三）定义另一个变量b，值为20（8分） # （四）定义变量a与常量c1的和的操作（8分） # （五）定义两个变量a和b的和的操作（8分） # （六）定义两个变量a和b的差的操作（8分） # （七）创建Session对象（8分） # （八）执行全局变量初始化（8分） # （九）输出变量a的值（6分） # （十）输出变量b的值（6分） # （十一）输出变量a与常量c1的和的值（8分） # （十二）输出两个变量a和b的和的值（8分） # （十三）输出两个变量a和b的差的值（8分）

以下是使用TensorFlow框架编写的Python代码：

import tensorflow as tf

# （一）定义一个常量c1，值为整数10
c1 = tf.constant(10)

# （二）定义一个变量a，值为整数100
a = tf.Variable(100)

# （三）定义另一个变量b，值为20
b = tf.Variable(20)

# （四）定义变量a与常量c1的和的操作
sum_ac = tf.add(a, c1)

# （五）定义两个变量a和b的和的操作
sum_ab = tf.add(a, b)

# （六）定义两个变量a和b的差的操作
diff_ab = tf.subtract(a, b)

# （七）创建Session对象
sess = tf.Session()

# （八）执行全局变量初始化
sess.run(tf.global_variables_initializer())

# （九）输出变量a的值
print("Variable a:", sess.run(a))

# （十）输出变量b的值
print("Variable b:", sess.run(b))

# （十一）输出变量a与常量c1的和的值
print("Sum of a and c1:", sess.run(sum_ac))

# （十二）输出两个变量a和b的和的值
print("Sum of a and b:", sess.run(sum_ab))

# （十三）输出两个变量a和b的差的值
print("Difference of a and b:", sess.run(diff_ab))

# 关闭Session对象
sess.close()

注意：以上代码使用TensorFlow 1.x版本的API。如果使用TensorFlow 2.x版本，则需要进行相应的修改。