首先定义一个tf.train.Saver类：
saver = tf.train.Saver(max_to_keep=1)
其中，max_to_keep参数设定只保存最后一个参数，默认值是5，即保存最后5个模型，如果设置成0，训练过程中的所有模型都会被保存。
模型训练好以后，保存模型：
saver.save(sess, ckpt_dir + "/nn_model.ckpt", global_step=1)
其中，sess是Session，ckpt_dir + "/nn_model.ckpt"是保存的路径和名称，global_step是模型名称的后缀名，由于我们只保存最后一个模型，所以可以设置为1，如果每一个模型都想保存，可以设置成训练的epoch。
载入模型比较简单：
saver.restore(sess, model_file)
其中，sess是Session，model_file是模型的路径和名称。