學習參數的定義與輸入的定義很像，分為直接定義和字典定義兩種方法，如果參數過多的話，那麽便會采用第二種定義。

直接定義：

1 W = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name = "weight")
2 b = tf.Variable(tf.zeros([1]), name = "bias")

通過字典類型定義“學習參數”：

1 # 模型參數
2 paradict = {
3         ‘w‘: tf.Variable(tf.random_normal([1]),
4         ‘b‘: tf.Variable(tf.zeros([1]))
 
5 }
6 # 前向結構
7 z = tf.multiply(X, paradict[‘w‘]) + paradict[‘b‘]

定義“學習參數”的變量