官网指南：https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load
简单总结：
仅保存权重有两种方法：keras的fit接口可以用回调函数实现，也可以用model.save_weight实现；同时支持两种格式：ckeckpoint即tf1中的经典格式，还支持HDF5格式。
保存整个模型有两种方法：tf.saved_model.save是正统的保存模型接口；model.save也可以保存整个模型；同样支持两种格式：SavedModel和HDF5，SavedModel是tf server支持的格式，也就是说部署是偏工业的格式。指南最后提到了两种格式的差异：HDF5使用对象配置保存模型结构，而 SavedModel 保存执行图。因此，SavedModel 能够保存自定义对象，例如子类化模型和自定义层，而无需原始代码，至于HDF5怎么保存自定义结构自行参阅指南。更多SavedModel格式介绍：https://tensorflow.google.cn/guide/saved_model。
载入整个模型的接口为：tf.keras.models.load_model。
注意，保存格式和保存方法并非一一对应，各接口支持多种保存格式。