当保存的模型和加载的模型的Keras架构不相同时，我们可以使用以下方法解决：

1. 使用save_weights和load_weights函数保存和加载模型的权重：

# 保存模型权重
model.save_weights('model_weights.h5')

# 加载模型权重
model.load_weights('model_weights.h5')

这种方法只保存和加载模型的权重，而不包括模型的架构。因此，我们需要在加载权重前先创建与原始模型相同架构的模型。

2. 使用to_json和model_from_json函数保存和加载模型的架构和权重：

# 保存模型架构
model_json = model.to_json()
with open('model_architecture.json', 'w') as json_file:
    json_file.write(model_json)

# 保存模型权重
model.save_weights('model_weights.h5')

# 加载模型架构
with open('model_architecture.json', 'r') as json_file:
    model_json = json_file.read()
loaded_model = model_from_json(model_json)

# 加载模型权重
loaded_model.load_weights('model_weights.h5')

这种方法先将模型的架构保存为JSON文件，然后再保存模型的权重。加载模型时，我们先加载JSON文件来重建模型的架构，然后再加载权重。

3. 使用save和load_model函数保存和加载整个模型（包括架构和权重）：

# 保存整个模型
model.save('full_model.h5')

# 加载整个模型
loaded_model = load_model('full_model.h5')

这种方法可以直接保存和加载整个模型，包括架构和权重。

以上是三种常见的解决方法，根据实际情况选择适合的方法来保存和加载模型。