在Tensorflow中，模型的保存格式选择取决于特定的使用场景和需求。下面我将详细解释每种格式的使用情景及其优缺点。
1. Checkpoint (.ckpt)
Checkpoint文件（使用.ckpt扩展名）主要用于在训练过程中周期性保存模型的权重。这种格式不仅保存模型的权重，还可以保存模型的状态，包括优化器的状态（如Adam优化器中的momentums和velocities）。这对于需要从中断的地方恢复训练的情况非常有用。
使用场景示例： 假设你正在训练一个非常大的深度学习模型，训练过程预计需要几天时间。为防止在训练过程中发生意外（比如电源中断），你可以定期保存模型的checkpoint。这样，即使发生意外，也可以从最后一个checkpoint恢复，而不是从头开始训练。
2. HDF5 (.hdf5 or .h5)
HDF5文件格式是一种存储大量数值数据的文件格式，它不仅可以用来存储模型的结构和权重，还可以存储整个模型的配置（包括每层的激活函数、损失函数等），从而无需重新定义模型结构即可加载。
使用场景示例： 如果你需要将训练好的模型发送给其他研究者或用于生产环境，HDF5是一种不错的选择。其他研究者可以直接加载整个模型进行预测或进一步训练，而无需关心模型的原始定义代码。
3. Protocol Buffers (.pb)
Protocol Buffers（使用.pb扩展名）通常用于保存整个Tensorflow模型的结构和权重。这种格式特别适合用于模型的部署，因为它不仅包含模型的权重，还包括图结构（Graph）和元信息。
使用场景示例： 当你需要将模型部署到生产环境中，尤其是在服务器或移动设备上进行机器学习推断时，.pb文件非常适合。它使得模型的加载和执行更为高效，同时保持了模型的完整性和兼容性。
总结
每种文件格式都有其特定的用途。选择适当的格式可以帮助你更有效地保存、恢复和分享你的Tensorflow模型。在实际工作中，你可能需要根据具体需求选择合适的存储格式。如果场景需要，甚至可以在同一项目中使用多种保存方式。