TensorFlow中的模型保存和加载方法是什么？

在TensorFlow中，模型的保存和加载是非常重要的功能，它使得我们可以在训练后保存模型并在需要时重新加载模型进行预测或继续训练。TensorFlow提供了几种方法来保存和加载模型，包括Checkpoint和SavedModel。下面我将介绍这两种方法的基本原理和使用方法。

TensorFlow中的模型保存和加载方法是什么？

1. Checkpoint方法：

Checkpoint是TensorFlow中一种常用的保存和加载模型的方法。它可以保存模型的参数权重，允许在需要时恢复模型的状态。

保存模型：

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([...])

# 编译模型
model.compile(...)

# 训练模型
model.fit(...)

# 保存模型
model.save_weights('model_checkpoint')

加载模型：

import tensorfl