在TensorFlow中，`tf.Variable`是一个非常重要的函数，用于定义可训练的变量。它可以帮助我们存储和更新参数，比如权重和偏置。简单来说，`tf.Variable`就像是一个容器，专门用来存放模型中的变量值，并且支持这些值在训练过程中被修改。
首先，我们需要导入TensorFlow库：`import tensorflow as tf`。然后，创建一个Variable对象，例如：`var = tf.Variable(initial_value=0, dtype=tf.int32)`。这里我们设置了初始值为0，数据类型是整型。接着，你可以通过`var.assign(new_value)`来改变这个变量的值。比如，`var.assign(5)`会让变量变为5。
此外，`tf.Variable`还支持多种操作，如加法、减法等，使你的模型更加灵活。当模型训练完成后，记得保存变量的状态，以便下次继续使用。通过这种方式，我们可以轻松管理复杂的深度学习模型中的各种参数。💪
深度学习 TensorFlow 机器学习