TensorFlow（TF）是一款由Google开发的深度学习框架，广泛应用于人工智能领域。在TF中，白管和黑管是两种不同的编程模型，它们之间的区别在于模型的定义和运行方式。

首先，白管是TF 1.x版本中使用的编程模型，也称为“静态图模型”。在白管中，我们需要先定义整个计算图，然后再将数据输入到图中进行计算。这种方式的好处是可以在编译阶段进行优化，提高计算效率。但是缺点是代码不够灵活，难以实现动态计算。

相比之下，黑管是TF 2.x版本中引入的新编程模型，也称为“动态图模型”。在黑管中，我们可以直接执行计算，不需要先定义整个计算图。这种方式的好处是代码更加灵活，可以实现动态计算，但是缺点是计算效率相对较低。

此外，白管和黑管在语法上也有一些不同。白管使用的是tf.Session()函数来定义和运行计算图，而黑管使用的是tf.function()函数来定义和运行计算图。两者在定义变量和计算方式上也有些许不同。

综上所述，白管和黑管是TF中的两种不同编程模型，它们在定义和运行计算图的方式上有所不同。白管使用静态图模型，在编译阶段进行优化，计算效率较高，但代码不够灵活；黑管使用动态图模型，代码更加灵活，但计算效率相对较低。需要根据实际需求选择不同的模型来进行编程。