模型持久化，实现模型持久化可以使得模型训练后的结果重复使用

前面几节已经讲了有关于队列和多线程的内容，内容不多但是却很实用。接下来我们讲一章新的内容：模型持久化。模型持久化的特点：实现模型持久化可以使得模型训练后的结果重复使用，这样既可以节省重复训练模型的时间，又可以提高编程工作的效率，因为遇到稍大的神经网络一般都要训练很多天。 通过代码实现 train.Saver类是Tensorflow提供的用于保存和还原一个神经网络模型的API，使用起来很简单，比如说

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