1.作用：两个张量相除。

tf.math.divide(
    x, y, name=None
)
或者
tf.math.div(
    x, y, name=None
)

输入：

x：张量，分子，
y：张量，分母，x和y要类型相同。

输出：

张量，类型是float，形状同输入，dim也随输入。

例子：

import tensorflow as tf
a = tf.constant(6.0)
b = tf.constant(3)
c = tf.div(a, tf.cast(b, dtype=float))
sess = tf.Session()
print sess.run(c)
输出
2.0

矩阵相除，对应元素相除
import tensorflow as tf
a = tf.constant([6.0, 3.0])
b = tf.constant([3.0, 3.0])
c = tf.div(a, b)
sess = tf.Session()
print sess.run(c)
输出：
[2. 1.]
注意：分子和分母需要是同类型。

import tensorflow as tf
a = tf.constant([[6.0, 3.0], [6.0, 3.0]])
b = tf.constant([3.0, 3.0])
c = tf.div(a, b)
sess = tf.Session()
print sess.run(c)
输出：
[[2. 1.]
 [2. 1.]]

不同维度的x和y，也可以进行除的操作，但是在y维度上，需相等。对于不相等的，会广播x，使x在y维度上，两者 元素相等。
例子：

import tensorflow as tf
a = tf.constant([[6.0], [9.0]])
b = tf.constant([3.0, 1.0])
c = tf.div(a, b)
sess = tf.Session()
print sess.run(c)
输出：
[[2. 6.]
 [3. 9.]]

参考：
1.tensor的维度：https://blog.csdn.net/weicao1990/article/details/93204452
2.tensor的加减乘除：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/math