TensorFlow中的模型保存和加載可以通過tf.train.Saver來實現。首先，在訓練模型時，我們可以使用tf.train.Saver來保存模型的參數。例如：
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
# 訓練模型
saver.save(sess, "model.ckpt")
在保存模型之后，我們可以通過tf.train.Saver來加載模型的參數。例如：
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
saver.restore(sess, "model.ckpt")
# 使用加載的模型進行預測或繼續訓練
通過這種方式，我們可以方便地保存和加載TensorFlow模型的參數，實現模型的持久化和遷移。
