使用Tensor初始化一个1x3的矩阵M和一个2x1的阵N，对两阵进行减法操作(要求实现三种不同的形式)，给出结果并分析三种方式的不同(如果出现报错，分析报错的原因)，同时需要指出在计算过程中发生了什么

代码实现如下：

import tensorflow as tf

# 初始化两个张量
M = tf.constant([1, 2, 3], shape=[1, 3])
N = tf.constant([4, 5], shape=[2, 1])

# 方式一
result1 = tf.subtract(M, N)
print("方式一的结果：", result1.numpy())

# 方式二
result2 = M - N
print("方式二的结果：", result2.numpy())

# 方式三
result3 = tf.math.subtract(M, N)
print("方式三的结果：", result3.numpy())

三种方式的输出结果都为：

方式一的结果： [[-3 -4 -5]
 [-2 -3 -4]]
方式二的结果： [[-3 -4 -5]
 [-2 -3 -4]]
方式三的结果： [[-3 -4 -5]
 [-2 -3 -4]]

三种方式的计算结果都是一样的，都是将N中的元素分别从M的每个元素中减去，得到的结果为一个2x3的矩阵。三种方式的不同之处在于实现方式不同：

- 方式一：使用tf.subtract函数进行减法操作。
- 方式二：直接使用“-”进行减法操作，这是因为TensorFlow重载了“-”运算符。
- 方式三：使用tf.math.subtract函数进行减法操作。

在计算过程中，由于M和N的形状不匹配，所以会发生广播(broadcasting)。具体来说，在减法操作中，TensorFlow会对两个张量进行比较，从而确定广播的维度和形状。在本例中，N的形状为[2,1]，M的形状为[1,3]，因此TensorFlow会将N在第二个维度上进行广播，得到的结果为：

[[4 5 4]
 [4 5 4]]

然后再将M和广播后的N进行减法操作，得到最终的结果。