在TensorFlow中，可以使用tf.keras模塊中的fit()方法來實現在線訓練模型。在線訓練模型是指在不斷接收新數據的情況下，持續更新模型參數，以適應新的數據分布。

以下是一個簡單的示例代碼，演示如何在TensorFlow中實現在線訓練模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 創建一個簡單的神經網絡模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 假設每次接收一個樣本，并根據該樣本更新模型參數
for i in range(num_samples):
    X_batch, y_batch = get_next_batch()  # 獲取下一個樣本批次
    model.fit(X_batch, y_batch, epochs=1, batch_size=1)  # 在線訓練模型

# 模型訓練完成后，可以使用model.evaluate()方法評估模型性能
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'測試集上的損失為{loss}，準確率為{accuracy}')

在上面的示例中，我們首先創建了一個簡單的神經網絡模型，然后使用compile()方法編譯模型。接著，我們通過循環逐步獲取新的數據樣本，并通過fit()方法在線訓練模型。最后，我們使用evaluate()方法評估模型在測試集上的性能。

需要注意的是，在實際應用中，可能需要根據實際情況調整在線訓練模型的參數，如學習率、批量大小等，以獲得更好的性能表現。