Saver 텐서플로우의 Saver 모듈은 모델과 파라미터를 저장하고 불러오는 기능을 제공한다. 모델을 학습시키고 나면 학습된 모델을 토대로 기능을 수행해야하므로 저장이 필요하다. 그리고 보통 머신러닝 학습을 진행하면 시간이 오래 소요되는데, Saver 의 save 함수를 이용하면 학습 중간중간 특정 시점마다 모델 저장 또한 가능하다. (학습 시간이 마냥 길어진다고 모델의 성능이 좋아지는 것은 아니기에 이렇게 중간 저장해둔 모델이 유용하게 쓰일 수 있다.) 모델이 저장되면 checkpoint 파일들과 meta graph 파일(.meta 확장자) 이 남게 되는데 checkpoint 파일에는 weights, biases, grandients 등의 정보가 저장되며 meta graph 파일에는 말 그대로 모델 학..