在TensorFlow中，更新模型的方法通常是通過訓練模型時使用優化器來更新模型的參數。使用優化器可以根據模型的損失函數計算梯度并更新模型的參數。常用的優化器包括Adam、SGD等。更新模型的一般步驟如下：

1. 定義模型結構和損失函數。
2. 定義優化器并指定學習率等超參數。
3. 在訓練過程中，使用優化器的minimize方法來最小化損失函數，并更新模型的參數。
4. 反復迭代訓練直到達到停止條件。

示例代碼如下：

import tensorflow as tf

# 定義模型結構和損失函數
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()

# 定義優化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

# 在訓練過程中更新模型
for epoch in range(num_epochs):
    for x_batch, y_batch in train_dataset:
        with tf.GradientTape() as tape:
            logits = model(x_batch)
            loss = loss_fn(y_batch, logits)
        gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
        optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

    # 在每個epoch結束后評估模型性能
    # ...

在訓練過程中，優化器會根據損失函數計算梯度，并使用apply_gradients方法來更新模型的參數。通過反復迭代訓練，模型的參數會不斷更新，從而逐漸優化模型的性能。