1. TensorFlow静态图

TensorFlow静态图是一种计算模型，该模型在运行之前需要先定义和构建计算图。这个计算图由一系列的计算节点（节点表示对数据的操作）组成，并且节点之间通过张量（多维数组）进行通信。在定义计算图时，我们可以指定节点的输入和输出，设置节点的操作函数或算法，以及设置节点之间的依赖关系。定义完计算图后，我们使用会话（Session）来执行这个图，将数据输入到计算图中，并获得计算结果。

静态图的优势在于它可以进行一系列的优化操作，包括冗余操作删除、常量折叠和张量融合等。静态图可以进行静态分析，优化性能，并在不同的设备上进行分布式运算，提高运算效率。此外，静态图可以通过TensorBoard可视化工具展示计算图的结构，帮助我们理解和调试模型。

2. TensorFlow eager机制

TensorFlow eager机制是一种计算模型，它允许在Python环境中即时执行运算，而不需要先定义和构建计算图。当我们使用eager模式时，操作会立即执行并返回结果，类似于在Python中使用NumPy进行计算。无需等待会话的执行，我们可以及时查看和修改变量的值，更加方便进行调试和开发。

eager机制的优势在于它提供了一种更加直观和灵活的编程方式，使得TensorFlow更加易于使用。我们可以使用Python的控制流语句（如if和for循环）来控制计算过程，而无需依赖图的形式。此外，eager模式还支持动态图，即计算图可以根据输入数据的不同而改变结构，更灵活地适应不同的问题。

3. TensorFlow静态图与eager机制的对比

TensorFlow静态图和eager机制都是TensorFlow的计算模型，但在使用方式、特性和适用场景上有所不同。

静态图的优势在于它可以进行静态分析和优化，适用于需要大规模数据处理和模型训练的任务。它的缺点是在开发过程中需要先定义和构建计算图，不够直观和灵活，调试起来可能会不太方便。

eager机制的优势在于它提供了一种即时执行的方式，更加直观和易于使用，适用于快速原型开发和小规模数据处理。它的缺点是相对于静态图来说，性能上可能会有一定的损失，并且可能不适用于大规模模型和数据处理。