我在张量流中使用3层神经网络做回归问题。在执行MSE丢失功能时，我使用了两种方法。第一：我直接打电话
error = tf.losses.mean_squared_error(labels=true_value, predictions=predicted_value, weights=1);
第二：我手动实现它
error = tf.reduce_mean(tf.squared_difference(true_value, predicted_value))
由于我通过将所有测试数据加载到模型中进行预测来实时评估测试错误，因此第一种方法总是给我错误
经过数百个时代之后，第二个时期运作良好。使用退出代码137完成处理（由信号9中断：SIGKILL）
似乎错误来自内存不足的问题，我想知道这两种方法有什么区别？它们不等同吗？