TensorFlow：保存和提取模型
描述
在训练神经网络模型的时候，当模型训练完之后，确切地说当训练的session关闭之后，我们训练出来的模型参数会全部丢失，从而无法有效复用模型，而TensorFlow中提供了很好地保存模型和提取模型的方法。
结果
如果你搭建的网络模型没有问题的话，那么在对应的文件目录下将会看到16个文件，TensorFlow只会保存最近5次的模型，每一个模型会有三个文件，外加一个checkpoint文件，下图我的一个示例：
各文件说明
checkpoint文件保存了一个目录下所有的模型文件列表，这个文件是tf.train.Saver类自动生成且自动维护的。
.meta文件保存了TensorFlow计算图的结构，可以理解为神经网络的网络结构 ，TensorFlow通过元图（MetaGraph）来记录计算图中节点的信息以及运行计算图中节点所需要的元数据。
.data-00000-of-00001文件保存了TensorFlow程序中每一个变量的取值，这个文件是通过SSTable格式存储的，可以大致理解为就是一个（key，value）列表。
.index是对应模型的索引文件
参考：https://www.jianshu.com/p/c3a7f5c47b83