要保存和恢复自定义模型，您可以使用TensorFlow的SavedModel API。下面是一个保存和恢复自定义模型的示例代码：

首先，定义和训练模型：

import tensorflow as tf

# 定义自定义模型
class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.dense = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')
        self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(0.5)
        self.output_layer = tf.keras.layers.Dense(10)

    def call(self, inputs):
        x = self.dense(inputs)
        x = self.dropout(x)
        return self.output_layer(x)

# 创建模型实例
model = MyModel()

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

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

保存模型：

# 创建保存器
export_path = './saved_model'
tf.saved_model.save(model, export_path)

恢复模型：

# 加载模型
loaded_model = tf.saved_model.load(export_path)

# 验证模型
test_loss, test_acc = loaded_model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print('Test accuracy:', test_acc)

这是一个简单的示例，您可以根据自己的模型结构和需求进行适当的更改。请确保在保存和恢复模型时使用相同的模型定义和训练方式。