時間：20180827-20180902

 tf.train.Saver().save -- --儲存模型

saver.save(sess,'ckpt/mnist.ckpt',global_step=step)

第一個引數是sess，第二個引數設定儲存的路徑和名字，第三個引數將訓練的次數作為字尾加入到模型名字中，當前是第幾步

實際上每呼叫一次儲存操作會建立後3個數據檔案並建立一個檢查點（checkpoint）檔案，簡單理解就是權重等引數被儲存到 .ckpt.data 檔案中，以字典的形式；圖和元資料被儲存到 .ckpt.meta 檔案中，可以被 tf.train.import_meta_graph 載入到當前預設的圖。

1. saver 的操作必須在 sess 建立後進行。
2. model.ckpt 必須存在給定資料夾中，'tmp/model.ckpt' 這裡至少要有一層資料夾，否則無法儲存。
3. 恢復模型時同儲存時一樣，是 ‘tmp/model.ckpt’，和那3個檔名都不一樣。

 tf.train.Saver().restore -- --載入模型  過載模型的引數 用來繼續訓練或用於測試資料

saver.restore(sess, FLAGS.train_dir)

sess 表示當前會話

FLAGS.train_dir 表示模型儲存的位置，不需要提供模型的名字，它會去檢視checkpoint檔案，看看最新的是誰，叫做什麼

tf.reset_default_graph函式用於清除預設圖形堆疊並重置全域性預設圖形。  注意：預設圖形是當前執行緒的一個屬性。該tf.reset_default_graph函式只適用於當前執行緒。當一個tf.Session或者tf.InteractiveSession啟用時呼叫這個函式會導致未定義的行為。