real = tf.convert_to_tensor(real)

`real = tf.convert_to_tensor(real)` 是一个TensorFlow操作，它将Python对象（在这个情况下可能是numpy数组或者其他可转换为张量的数据）转换为TensorFlow张量。这个操作对于在TensorFlow图模型中执行计算至关重要，因为TensorFlow图是基于张量的。

在您的上下文中，`real`可能是一个实际的输入变量，例如在训练神经网络时的实际标签数据。通过`tf.convert_to_tensor()`，它被转换成张量形式以便于与预测的`pred`张量进行比较，如在`loss_function.py`中的`mean_squared_error`损失计算[^2]：

def loss(real, pred):
    real_tensor = tf.convert_to_tensor(real)  # 将真实值转换为张量
    return tf.losses.mean_squared_error(labels=real_tensor, predictions=pred)

这里的`labels`参数需要是张量，因此`real`必须先被转换以确保正确的类型匹配。