将TF-Ops保存为TensorFlow模型的一部分

Question

我正在查看TensorFlow在GitHub上提供的语音命令代码：https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/speech_commands。

我能够理解特征提取，模型定义和培训部分。我无法理解的是，他们如何使用TF-Ops保存模型。举例来说，我训练了一个CNN模型，其特征是使用以下代码提取的：

from tensorflow.python.ops import io_ops
from tensorflow.contrib.framework.python.ops import audio_ops as contrib_audio

# Audio File Loader Operation
wav_loader = io_ops.read_file(filename)
# Audio File Decoder
wav_decoder = contrib_audio.decode_wav(wav_loader, desired_channels=1)
# Get Audio Spectrogram
spectrogram = contrib_audio.audio_spectrogram(wav_decoder.audio, window_size=100, stride=100, magnitude_squared=True)
# Get Audio Spectrogram to MFCC
output = contrib_audio.mfcc(spectrogram, wav_decoder.sample_rate, dct_coefficient_count=40)

在这里，输出为我提供了MFCC频谱图，可用作我的CNN的输入。现在如何将其保存为最终训练模型的一部分？另外，是否在训练之前或训练之后将其作为图表的一部分保存下来？ 谢谢。