Это общий вопрос, пытающийся понять, как тензорный поток обрабатывает сохранение переменных и определений графиков, от которых не зависят прогнозы модели. Пример: оптимизаторы. В тензорном потоке 1 сохранение всего графа и всех переменных в нем в определенной контрольной точке имело смысл. Частью этого была модель varibales, как и оптимизатор, но пришел tensorflow 2. Я не знаю, что происходит в модуле сохранения tenorflow. Что все это спасает?