python tensorflow神经网络预训练保存模型，加载模型载入新的数据继续训练代码加注释

以下是基于TensorFlow的神经网络预训练代码，并加了注释，可以保存模型、加载模型并载入新的数据进行继续训练：

import tensorflow as tf

# 载入数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 定义模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 定义损失函数
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=loss_fn,
              metrics=['accuracy'])

# 加载或预训练模型
try:
    model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
    print('已加载模型，继续训练...')
except:
    print('未找到模型，重新预训练...')
    # 预训练模型
    model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 保存模型
model.save('my_model.h5')

# 载入新的数据并继续训练
new_x_train, new_y_train = mnist.load_data()[0]
new_x_train, new_x_test = new_x_train / 255.0, x_test / 255.0
model.fit(new_x_train, new_y_train, epochs=5)

# 保存模型
model.save('my_model.h5')

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)

这段代码在预训练模型时，如果已经存在名为'my_model.h5'的模型文件，就会加载该模型并继续训练；如果不存在，则重新预训练。预训练完成后，将模型保存到'my_model.h5'文件中。接着，加载新的数据并对模型进行继续训练。最后，对模型进行了一次评估。