TensorFlow是一个开源的深度学习框架，能够让用户创建各种不同的神经网络模型。在TensorFlow中，除法运算可以通过tf.div()函数来实现。tf.div()函数可以实现两个张量之间的元素级别除法运算。
首先，我们可以创建两个张量a和b来进行除法运算，代码如下：
```python
import tensorflow as tf
# 创建两个张量
a = tf.constant([6
12
18]
dtype=tf.float32)
b = tf.constant([2
3
6]
dtype=tf.float32)
# 进行除法运算
result = tf.div(a
b)
# 打印结果
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(result))
```
在上述代码中，我们首先创建了两个张量a和b，分别包含了3个元素。然后，我们使用tf.div()函数来实现a和b的元素级别除法运算，将结果保存在result中。*，我们通过创建一个会话来运行并打印结果。运行上述代码，输出如下：
```
[3. 4. 3.]
```
这里的输出结果是一个包含了3个元素的一维数组。在进行除法运算时，a中的每个元素都会与b中对应位置的元素进行相除。
除了tf.div()函数外，TensorFlow还提供了一些其他的除法运算函数。比如，tf.truediv()函数可以实现元素级别的浮点数除法运算，tf.floordiv()函数可以实现元素级别的整数除法运算，并取其整数部分。
下面是使用这两个函数进行除法运算的示例代码：
```python
import tensorflow as tf
# 创建两个张量
a = tf.constant([6
12
18]
dtype=tf.float32)
b = tf.constant([2
3
6]
dtype=tf.float32)
# 使用tf.truediv()函数进行浮点数除法运算
result1 = tf.truediv(a
b)
# 使用tf.floordiv()函数进行整数除法运算
result2 = tf.floordiv(a
b)
# 打印结果
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(result1))
print(sess.run(result2))
```
运行上述代码，输出如下：
```
[3. 4. 3.]
[3. 4. 3.]
```
从输出结果可以看出，使用这两个函数进行除法运算得到的结果是相同的。
综上所述，TensorFlow提供了多种不同的除法运算函数，可以根据需要选择合适的函数来实现除法运算。无论是浮点数除法还是整数除法，TensorFlow都提供了相应的函数来满足用户的需求。使用这些函数，用户可以方便地进行除法运算并得到所需的结果。这就是TensorFlow中除法运算的基本用法和实现方法。