TensorFlowにおけるモデルの保存と読み込みは、tf.train.Saverを使用して行われます。例えば、モデルの学習中にtf.train.Saverを使ってパラメータを保存することができます。

saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    # 训练模型
    saver.save(sess, "model.ckpt")

モデルを保存した後、tf.train.Saverを使用してモデルのパラメータをロードすることができます。例えば：

saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
    saver.restore(sess, "model.ckpt")
    # 使用加载的模型进行预测或继续训练

この方法により、TensorFlowモデルのパラメータを簡単に保存およびロードし、モデルの永続化と移行を実現することができます。