下面是一个保存和加载具有自定义方法的Keras模型的解决方法的代码示例：

保存模型：

from keras.models import save_model
import tensorflow as tf

# 定义自定义方法
def custom_method(self):
    # 自定义方法的实现
    pass

# 创建模型
model = tf.keras.models.Sequential()
# 添加层
# ...

# 将自定义方法添加到模型中
model.custom_method = custom_method

# 保存模型
save_model(model, 'model.h5')

加载模型：

from keras.models import load_model

# 加载模型
model = load_model('model.h5')

# 调用自定义方法
model.custom_method()

在这个示例中，我们首先定义了一个名为custom_method的自定义方法。然后我们创建了一个Keras模型，并将自定义方法添加到该模型中。最后，我们使用save_model函数将模型保存到硬盘上的model.h5文件中。

在加载模型时，我们可以使用load_model函数加载模型。一旦模型被加载，我们可以使用model.custom_method()调用自定义方法。

请注意，当保存和加载模型时，使用的是Keras中的save_model和load_model函数，而不是TensorFlow中的函数。这是因为Keras模型可以在TensorFlow中使用，但是它们有自己的保存和加载方法。