一般情况下有三种方式：
▪ save/load weights(只保存网络的参数，状态不管)
▪ save/load entire model（把所有的状态都保存）
▪ saved_model（交给工厂的时候可以用，可以跨语言）
1 save/load weights
比如说你的网络里面有[w1,b1,w2,b2,w3,b3]这些参数，我们使用model.save_weights('')可以保存这些参数的所有信息。注意这个方法比较适合我们很清楚我们的网络的结构，我们知道这个网络是怎么创建的。
我们保存网络的时候用：
下一次我们加载的时候：我们得先sequence一下这个神经网络。
然后总的过程就是这样：
2 save/load entire weights
这个就是把模型的全部状态保存。效率比较低，但是下次我们不用再定义这个网络了。
3 saved_model.save()
这样的保存更加通用，可以供其他语言使用。