tf哪个是正确哪个是错误?

TensorFlow中正确与错误的使用需结合具体代码判断。比如正确写法是导入库后定义变量，错误写法是未初始化变量就调用。正确代码会输出预期结果，错误代码会报错或运行异常。新手常犯的错误包括拼写错误、缩进问题或参数传递错误。调试时可通过打印中间值来定位问题。记住检查括号匹配和变量作用域也很重要。

常见错误类型

常见错误包括维度不匹配、数据类型错误或未定义函数。比如矩阵乘法时行数列数要对应，否则会报错。输入数据要是张量格式，普通列表会引发错误。忘记设置训练轮次会导致模型无法运行。另外，学习率设置过大会让训练发散，过小则收敛太慢。遇到错误时仔细阅读提示信息，往往能快速定位问题。