介绍一下TensorFlow的变量和占位符的区别和用途

Tensorflow中的变量和占位符都是用来存储数据的，但它们有不同的特点和用途。

1. 变量（Variable）： 变量是在模型训练过程中可被训练（优化）的参数，它们包含了模型的权重和偏置等可学习的参数。变量会在每次训练迭代中更新其数值，从而使模型逐渐收敛到最优解。在TensorFlow中，通过tf.Variable()函数来创建变量并初始化其数值。

2. 占位符（Placeholder）： 占位符是用来传入外部数据的参数，它在模型训练前需要被赋值，然后在模型训练过程中不会再改变。占位符通常用来表示输入数据和标签，可以在模型训练过程中动态地传入不同的数据。在TensorFlow中，通过tf.placeholder()函数来创建占位符。

总结：

• 变量用于存储模型参数，会在训练过程中不断更新；
• 占位符用于传入外部数据，不会在训练过程中更新。

在模型训练中，变量和占位符通常是一起使用的，用于构建模型的输入数据和参数，以及进行训练。