var_list = model.trainable_variables这里的model怎么导

您可以通过定义一个继承自 `tf.keras.Model` 的模型类来创建一个模型实例，并在训练时使用这个模型实例。以下是一个简单的例子：

import tensorflow as tf

class MyModel(tf.keras.Model):
    
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu')
        self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(1)

    def call(self, inputs):
        x = self.dense1(inputs)
        return self.dense2(x)

model = MyModel()

在这个例子中，我们定义了一个继承自 `tf.keras.Model` 的模型类 `MyModel`，并在 `__init__` 方法中定义了两个全连接层。在 `call` 方法中，我们将输入数据传入第一个全连接层，然后将输出传入第二个全连接层。这个模型可以接受任意维度的输入数据，输出一个维度为 1 的标量。

现在，您就可以使用 `model.trainable_variables` 来获取这个模型中的可训练变量了。例如，您可以像下面这样定义一个损失函数和优化器，并使用 `model.trainable_variables` 来更新模型中的变量：

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError()

for x, y in dataset:
    with tf.GradientTape() as tape:
        y_pred = model(x)
        loss = loss_fn(y, y_pred)
    
    gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

在这个例子中，我们使用了 `tf.GradientTape` 来计算损失函数的梯度，并使用 `optimizer.apply_gradients` 方法来更新模型中的变量。注意，在计算梯度时，我们使用了 `model.trainable_variables` 来获取模型中的可训练变量。