要保存和加载具有常量参数的Keras模型，你可以使用save()和load_model()函数。下面是一个包含代码示例的解决方法：

保存模型：

from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import save_model

# 创建模型
input_layer = Input(shape=(10,))
output_layer = Dense(1)(input_layer)
model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

# 设置常量参数
constant_param = 5

# 保存模型
save_model(model, 'my_model.h5')

加载模型：

from tensorflow.keras.models import load_model

# 加载模型
loaded_model = load_model('my_model.h5')

# 打印模型结构
loaded_model.summary()

# 打印常量参数
print(loaded_model.get_weights())  # 获取模型的权重

注意：常量参数不会存储在模型文件中，因此在加载模型后需要手动设置常量参数的值。