TensorFlow 変数とプレースホルダー：違いと使い分け

TensorFlow内の変数とプレースホルダーは、データを保存するために使用されますが、異なる特徴と用途を持っています。

1. 変数：
   変数はモデルのトレーニングプロセス中にトレーニング（最適化）可能なパラメータであり、モデルの重みやバイアスなどの学習可能なパラメータを含んでいます。変数は各トレーニングイテレーションごとにその値が更新され、モデルが最適解に収束するようになります。TensorFlowでは、tf.Variable()関数を使用して変数を作成し、その値を初期化します。
2. プレースホルダー：
   プレースホルダーは、外部データを渡すためのパラメータであり、モデルのトレーニングの前に値を割り当てる必要があり、モデルのトレーニング中には変更されません。プレースホルダーは通常、入力データやラベルを示すのに使用され、モデルのトレーニングプロセス中に異なるデータを動的に渡すことができます。TensorFlowでは、tf.placeholder()関数を使用してプレースホルダーを作成します。

要約：

1. 変数はモデルのパラメータを保存するために使用され、トレーニングプロセス中に継続的に更新されます。
2. 外部データを受け取るために、プレースホルダが使用され、トレーニングプロセス中には更新されません。

モデルのトレーニングの際には、通常変数とプレースホルダーが一緒に使用され、モデルの入力データとパラメーターの構築、およびトレーニングが行われます。