直接从(流行的)书中复制的Tensorflow代码不收敛：

在这种情况下，直接从书中复制的TensorFlow代码不收敛可能存在以下几个原因：

1. 数据集不匹配：TensorFlow模型的性能高度依赖于使用的数据集。直接从书中复制的代码可能使用了特定的数据集，而你的实际数据集与之不匹配。这可能导致模型无法正确学习数据的特征，进而导致收敛困难。

解决方法：检查数据集的特征、形状和标签是否与书中代码所期望的一致。如果不一致，需要对代码进行相应的调整，确保数据集能够正确地输入模型中。

1. 超参数设置错误：超参数是模型训练过程中需要手动设置的参数，如学习率、批大小、迭代次数等。直接从书中复制的代码可能使用了适用于特定问题的超参数设置，而不适用于你的问题。

解决方法：重新评估并调整超参数。可以尝试不同的学习率、批大小等超参数数值，逐步优化模型的性能。此外，也可以使用学习率衰减或自适应优化算法（如Adam）来提高模型的收敛性。

1. 模型结构不适用：书中的代码可能是为解决特定问题而设计的，而你的问题可能与之不同。模型结构的不适用性可能导致模型无法捕捉到你的问题的特征。

解决方法：重新评估并调整模型结构。可以尝试增加或减少网络层、调整层的节点数、更改激活函数等，以更好地适应你的问题。

1. 初始化权重不当：权重的初始值对于模型的训练至关重要。书中的代码可能使用了特定的权重初始化方法，而你的权重初始化方法可能不适合你的问题。

解决方法：重新评估并调整权重的初始化方法。可以尝试不同的初始化方法，如随机初始化、Xavier初始化等，以提高模型的收敛性。

总结起来，直接从书中复制的TensorFlow代码不收敛可能是由于数据集不匹配、超参数设置错误、模型结构不适用或初始化权重不当等原因所致。解决方法包括检查数据集的匹配性、调整超参数、重新评估模型结构以及调整权重初始化方法。