在TensorFlow中，可以通過使用自適應的優化算法來實現模型的自適應調整。一種常用的自適應優化算法是Adam（Adaptive Moment Estimation），它可以根據梯度的情況自動調整學習率，從而更好地適應不同的參數更新情況。

在TensorFlow中，可以使用tf.train.AdamOptimizer來使用Adam優化算法來訓練模型。例如：

import tensorflow as tf

# 定義輸入和標簽
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, input_size])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_classes])

# 定義模型
# ...

# 定義損失函數
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=output))

# 定義優化器
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)
train_op = optimizer.minimize(loss)

# 訓練模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    
    for i in range(num_epochs):
        # 獲取batch數據
        # ...
        
        # 運行優化器
        _, loss_val = sess.run([train_op, loss], feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})
        
        if i % 100 == 0:
            print("Epoch {}, Loss: {}".format(i, loss_val))

在上面的例子中，使用了Adam優化器來訓練模型，通過調整learning_rate參數可以控制學習率的大小。在訓練過程中，模型會根據損失函數的情況自適應調整參數，從而更好地適應數據。