tensorflow最簡單的儲存與載入模型的方法是Saver物件（存放在tensorflow.train）。構造器給graph所有的變數，或者定義在列表中的變數，新增save和restore的操作，分別為儲存和載入。變數儲存在二進位制的檔案中，主要包含的是從變數名到tensor值的對映關係。

儲存變數
通過下面的一段程式碼穿件Saver物件來管理模型中的變數（預設情況下是所有的變數，也可以自行選擇）。

import tensorflow as tf
v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1,2]), name="v1")
v2 = tf.Variable
 
(tf.random_normal([2,3]), name="v2")
init_op = tf.initialize_all_variables()
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)
    saver_path = saver.save(sess, "/home/yang/data/model.ckpt")
    print "Model saved in file: ", saver_path

恢復變數
用同一個Saver物件來恢復變數，注意，當你從檔案恢復變數是，不需要對它進行初始化，否則會報錯。

import tensorflow as tf
v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1,2]), name="v1")
v2 = tf.Variable(tf.random_normal([2,3]), name="v2")
saver = tf.train.Saver()

with tf.Session() as sess:
    saver.restore(sess, "/home/yang/data/model.ckpt")
    print "Model restored"