完成代码，输入为一个元组类型的数组(x,y)。要求使用tensorflow中进行运算：如果x < y，计算x + x * y；否则执行y * y，返回计算结果。 提示 # tensor计算可以使用Session来执行 tens1 = tf.constant([1,2,3]) with tf.compat.v1.Session() as sess: result = sess.run(tens1).tolist() # .tolist()将tensor计算结果转为列表格式 print(result) # 打印结果为：[1,2,3] 数据范围 m,n为正整数 示例1 输入：(5, 7) 输出：40 示例2 输入：(7, -1) 输出：1

以下是代码实现：

import tensorflow as tf

def calculate(x, y):
    # 创建输入的tensor
    x_tensor = tf.constant(x, dtype=tf.float32)
    y_tensor = tf.constant(y, dtype=tf.float32)
    
    # 构建计算图
    x_less_than_y = tf.less(x_tensor, y_tensor)
    x_plus_xy = tf.add(x_tensor, tf.multiply(x_tensor, y_tensor))
    y_square = tf.square(y_tensor)
    
    # 创建会话并执行计算图
    with tf.compat.v1.Session() as sess:
        result = tf.compat.v1.where(x_less_than_y, x_plus_xy, y_square)
        return sess.run(result).tolist()[0]

# 测试
print(calculate(5, 7)) # 输出：40
print(calculate(7, -1)) # 输出：1

首先，我们创建了两个输入的tensor `x_tensor` 和 `y_tensor`，并使用 `tf.constant` 方法将它们转换为 TensorFlow 的常量。然后，我们使用 `tf.less` 方法比较 `x_tensor` 和 `y_tensor` 的大小，得到一个布尔类型的tensor `x_less_than_y`。

接下来，我们分别构建了两个计算图，一个计算 `x + x * y`，另一个计算 `y * y`。这里需要注意的是，我们并没有直接使用 `if-else` 语句进行条件判断，而是使用了 `tf.where` 方法，这个方法可以根据条件选择返回 `x_plus_xy` 或者 `y_square`。最后，我们创建了一个 TensorFlow 的会话，执行计算图，并将结果转为 Python 的列表格式返回。