TensorFlow作为深度学习领域的明星框架，其功能强大且灵活。今天我们来聊聊TensorFlow 1.x版本中的基础运算——加法和减法运算符。它们是构建复杂神经网络模型的基础之一。在TensorFlow中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，而加法和减法操作可以直接作用于这些张量上。

例如，我们可以通过`tf.add()`函数实现两个张量的加法运算，或者直接使用加号`+`完成相同的操作。同样地，减法也有两种方式：`tf.subtract()`和减号`-`。这些运算符不仅支持标量与张量之间的操作，还能处理多维数组间的计算。

值得注意的是，在进行张量运算时，必须确保张量维度匹配。如果维度不同，则需要通过广播机制调整大小以适配运算需求。这种灵活性使得TensorFlow能够轻松应对各种复杂的数学场景，无论是简单的线性代数问题还是高深的机器学习任务。

掌握好这些基本运算后，你就可以更顺畅地探索TensorFlow更高级的功能啦！💪