text: import tensorflow as tf
  
  # 定义一个变量用于计算滑动平均，这个变量的初始值为0.注意这里手动指定变量的类型
  # 为float32，因为所有需要计算滑动平均的变量必须是实数型
  v1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32)
  # 这里的step变量模拟神经网络中迭代的轮数，可以用于动态控制衰减率
  step = tf.Variable(0, trainable=False)
  
  # 定义一个滑动平均类（class）。初始化时给定了衰减率（0.99）和控制衰减的变量step
  ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99, step)
  # 定义一个更新变量滑动平均的操作。这里需要给定一个列表，每次执行这个操作时
  # 这个列表中的变量都会被更新
  maintain_averages_op = ema.apply([v1])
  
  with tf.Session() as sess:
      # 初始化
      init_op = tf.global_variables_initializer()
      sess.run(init_op)
      print(sess.run([v1, ema.average(v1)]))
  
      # 更新变量v1的取值
      sess.run(tf.assign(v1, 5))
      sess.run(maintain_averages_op)
      print(sess.run([v1, ema.average(v1)]))
  
      # 更新step和v1的取值
      sess.run(tf.assign(step, 10000))
      sess.run(tf.assign(v1, 10))
      sess.run(maintain_averages_op)
      print(sess.run([v1, ema.average(v1)]))
  
      # 更新一次v1的滑动平均值
      sess.run(maintain_averages_op)
      print(sess.run([v1, ema.average(v1)]))
  