保存和恢复整个模型
代码：
import numpy as np
模型保存
model.save('./model/the_save_model.h5')
导入模型
new_model = tf.keras.models.load_model('./model/the_save_model.h5')
new_prediction = new_model.predict(test_x)
np.testing.assert_allclose: 判断两个对象的近似程度是否超出了指定的容差限。若是，则抛出异常。:
atol:指定的容差限
np.testing.assert_allclose(result, new_prediction, atol=1e-6) # 预测结果一样
模型保存后可以在对应的文件夹中找到对应的权重文件。
