TensorFlow提供了多种高效、灵活的方式来加载权重，确保模型能够迅速恢复到先前的训练状态
首先，你可以使用`tf.train.Saver`类来加载权重
这个方法要求你定义一个与训练时完全相同的计算图，并通过`restore`方法从指定的检查点（checkpoint）文件中加载权重
这样做的好处是精确控制哪些权重被加载，适用于需要部分加载或修改模型结构的场景
另外，TensorFlow Keras API也提供了更为简洁的权重加载方式
通过`Model.load_weights(file_path)`方法，你可以轻松加载模型的权重参数，而无需担心模型结构的完全匹配
这种方法尤其适用于只需替换模型权重而不改变结构的场景，如模型迁移学习或微调
综上所述，TensorFlow提供了多样化的权重加载策略，以满足不同场景下的需求
通过合理利用这些工具，你可以迅速将训练好的模型权重应用到新的任务中，从而显著提升模型开发的效率和效果
