在TensorFlow中更新变量的方法通常是使用tf.assign或者tf.assign_add函数。这些函数允许将一个新的值分配给一个变量，或者将一个值加到一个变量上。例如，可以使用如下代码来更新一个变量：
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import tensorflow as tf
# 创建一个变量
var = tf.Variable(1.0)
# 更新变量
new_value = tf.add(var, 1.0)
update = tf.assign(var, new_value)
# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
print(sess.run(var)) # 输出初始值为1.0
sess.run(update)
print(sess.run(var)) # 输出更新后的值为2.0
这里，首先创建了一个变量var，然后使用tf.add函数计算新的值，并使用tf.assign函数将新的值赋给var，从而更新了这个变量的值。
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