要求： 1. 用tf定义两个常量 a=2,b = 3（10分） 2. 加载gragh session，打印输出a和b，以及a+b（10分） 3. 用占位符定义两个变量a，b（10分） 4. 定义a，b的加法运算和乘法运算（10分） 5. 调用计算图，传入a=2,b=3，打印输出加法和乘法的值（10分） 6. 用tf创建一个常数矩阵[3., 3.] （10分） 7. 用再创建一个常数矩阵[[2.],[2.]] （10分） 8. 定义矩阵1和矩阵2的乘法运算（15分） 9. 用计算图打印输出矩阵乘法运算的结果（15分）

我可以回答这个问题。以下是答案：

1. 用tf定义两个常量 a=2,b = 3：

import tensorflow as tf

a = tf.constant(2)
b = tf.constant(3)

2. 加载gragh session，打印输出a和b，以及a b：

with tf.Session() as sess:
    print("a:", sess.run(a))
    print("b:", sess.run(b))
    print("a b:", sess.run([a, b]))

3. 用占位符定义两个变量a，b：

a = tf.placeholder(tf.float32)
b = tf.placeholder(tf.float32)

4. 定义a，b的加法运算和乘法运算：

add = tf.add(a, b)
mul = tf.multiply(a, b)

5. 调用计算图，传入a=2,b=3，打印输出加法和乘法的值：

with tf.Session() as sess:
    print("Addition:", sess.run(add, feed_dict={a: 2, b: 3}))
    print("Multiplication:", sess.run(mul, feed_dict={a: 2, b: 3}))

6. 用tf创建一个常数矩阵[3., 3.]：

matrix1 = tf.constant([3., 3.])

7. 用再创建一个常数矩阵[[2.],[2.]]：

matrix2 = tf.constant([[2.], [2.]])

8. 定义矩阵1和矩阵2的乘法运算：

product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

9. 用计算图打印输出矩阵乘法运算的结果：

with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(product)
    print(result)