TensorFlow的變量是在模型訓練過程中需要被優化的參數,可以被持久化存儲,并且在多次調用中保持不變。在TensorFlow中,變量是用來存儲和更新神經網絡中的權重和偏置等參數的。通過使用變量,可以在模型訓練過程中持續地優化模型的參數,使得模型可以不斷地學習和提升性能。TensorFlow的變量可以通過tf.Variable()函數創建,并且可以使用assign()等方法來更新變量的取值。
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