如何在Tensorflow中保存我的模型的每一步？

import tensorflow as tf

# 定义输入占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, input_size], name='input')

# 定义模型结构
# ...

# 定义输出节点
output = tf.nn.softmax(logits, name='output')

saver = tf.train.Saver()

with tf.Session() as sess:
    # 初始化变量
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    for step in range(num_steps):
        # 执行训练步骤
        # ...

        # 保存模型
        saver.save(sess, 'model_checkpoint', global_step=step)

with tf.Session() as sess:
    # 加载模型
    saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./'))

    # 使用模型进行预测或其他操作
    # ...