在使用不同的训练数据表示（Numpy数组和TensorFlow数据集API）时，可以观察到它们具有不同的收敛方式。下面是一个包含代码示例的解决方法：

使用Numpy数组进行训练数据表示：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 定义训练数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([10, 20, 30])

# 将Numpy数组转换为TensorFlow张量
X_tensor = tf.convert_to_tensor(X, dtype=tf.float32)
y_tensor = tf.convert_to_tensor(y, dtype=tf.float32)

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(X_tensor, y_tensor, epochs=10)

使用TensorFlow数据集API进行训练数据表示：

import tensorflow as tf

# 定义训练数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([10, 20, 30])

# 创建TensorFlow数据集
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X, y))
dataset = dataset.batch(1)

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(dataset, epochs=10)

在上述示例中，使用Numpy数组表示训练数据时，直接将其转换为TensorFlow张量并传递给model.fit函数进行训练。而使用TensorFlow数据集API表示训练数据时，先使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices创建一个数据集，然后使用dataset.batch方法将数据集分批次。最后，将数据集传递给model.fit函数进行训练。

可以观察到，使用Numpy数组表示训练数据时，每次迭代处理的是整个训练集。而使用TensorFlow数据集API表示训练数据时，每次迭代处理的是一个批次的数据。这种差异可以对模型的收敛方式产生影响。