如何保存和加载TensorFlow模型

在TensorFlow中，可以使用tf.train.Saver类来保存和加载模型。以下是保存和加载TensorFlow模型的步骤：

1. 保存模型：

import tensorflow as tf

# 创建一个Saver对象
saver = tf.train.Saver()

with tf.Session() as sess:
    # 训练模型

    # 保存模型
    saver.save(sess, "model.ckpt")

2. 加载模型：

import tensorflow as tf

# 创建一个Saver对象
saver = tf.train.Saver()

with tf.Session() as sess:
    # 加载模型
    saver.restore(sess, "model.ckpt")

    # 使用加载的模型进行推理或继续训练

在保存模型时，可以将模型保存为.ckpt文件或.pb文件。.ckpt文件保存了模型的权重和变量，而.pb文件保存了整个计算图。

注意：在加载模型时，需要确保已经构建了与保存模型相同的计算图结构。