我如何理解和解释tensorflow提取的工作（对于给定的代码）？

Question

我一直在尝试学习如何使用Tensorflow，但我不知道Tensorflow中的提取如何工作。在这里，我只是创建了一个简单的线性回归，不知道它如何获取结果

m = tf.Variable(0.39)
b = tf.Variable(0.2)
error = 0
for x,y in zip(x_data,y_label):
y_hat = m*x + b  #Our predicted value
error += (y-y_hat)**2
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.001)
train = optimizer.minimize(error)
init = tf.global_variables_initializer()

以tf.Session（）作为会话：

sess.run(init)


epochs = 100

for i in range(epochs):

    sess.run(train)


# Fetch Back Results
final_slope , final_intercept = sess.run([m,b])

我不知道如何使用fetch更新变量m和b