TensorFlow 変数とは？基本と使い方をわかりやすく解説

TensorFlowの変数は、モデルの訓練中に最適化される必要があるパラメータであり、永続的に保存され、複数回の呼び出しで不変の状態を保持します。TensorFlowでは、変数はニューラルネットワークの重みやバイアスなどのパラメータを格納および更新するために使用されます。変数を使用することで、モデルの訓練中にパラメータを継続的に最適化し、モデルが引き続き学習し、パフォーマンスを向上させることができます。TensorFlowの変数はtf.Variable()関数を使用して作成され、assign()などのメソッドを使用して変数の値を更新することができます。