wf = tf.variable(tf.random_normal([8 * 8 * 64, 512]))

这段代码是使用TensorFlow库中的tf变量来创建一个名为wf的变量。这个变量的形状是[8 * 8 * 64, 512]，意味着它是一个二维的矩阵，其中有8 * 8 * 64行和512列。矩阵中的每个元素都是通过tf.random_normal方法生成的随机值。

在深度学习中，这样的权重矩阵通常用于连接神经网络的不同层。通过随机初始化这个权重矩阵，可以使得神经网络在训练过程中从不同的初始状态开始学习，增加了算法的鲁棒性。一般来说，这样的权重矩阵会在训练过程中不断地更新，以使得神经网络的输出尽可能地接近期望的输出。

此外，tf.variable方法用于创建可训练的变量，这意味着在训练神经网络过程中，这个权重矩阵会不断地根据数据进行调整，从而提高神经网络对数据的拟合能力。

综上所述，这段代码的作用是创建一个具有指定形状和随机初始值的可训练权重矩阵，用于连接神经网络的不同层，并且在训练过程中会根据数据进行调整。