tensorflow1.13.1保存模型下载模型的方法

在TensorFlow 1.13.1版本中，保存和下载模型通常使用`tf.train.Saver`类。以下是保存和加载模型的基本步骤：

**保存模型**:

1. 首先，创建一个`saver`实例：

saver = tf.train.Saver()

2. 在训练过程中，当模型达到期望状态时，在会话中运行`save()`方法来保存模型：

with tf.Session() as sess:
    # 训练过程...
    save_path = saver.save(sess, "path/to/save/model", global_step=global_step_variable)

这里的`"path/to/save/model"`是你想要存储模型的位置，`global_step_variable`是用于表示训练进度的变量。

**下载模型**:

如果你需要从服务器上下载已有的模型文件，可以将上述`save_path`路径视为下载地址。如果模型已经上传到某个共享资源如Google Cloud Storage、AWS S3等，你需要相应的API来下载。

**注意事项**:
- TensorFlow 1.x不再维护，建议升级至TensorFlow 2.x或更高版本。
- 如果你在TensorBoard中保存了检查点，你可以直接从TensorBoard下载模型文件。