以下是一个保存和加载连接的TensorFlow模型的代码示例：

保存模型：

import tensorflow as tf

# 创建一个连接的TensorFlow模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 保存模型
model.save('my_model.h5')

加载模型：

import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(x_test)

请确保在保存模型之前先训练模型。保存模型时，模型的权重、架构和训练配置都会被保存在名为'my_model.h5'的文件中。加载模型时，只需提供文件名即可。然后，您可以使用加载的模型进行预测或其他操作。