要解决保存后的模型准确性低于保存之前的问题，可以尝试以下解决方法：

1. 确保保存和恢复模型时的代码是一致的：确保在保存和恢复模型时使用相同的代码，包括网络结构、超参数和训练过程。这样可以确保模型的一致性。

2. 检查模型的保存和恢复过程：确保模型的保存和恢复过程没有出错。可以打印出模型的准确性或损失值，确保保存和恢复过程没有引入额外的错误。

3. 检查数据预处理：保存和恢复模型时，确保数据预处理的方法和参数是一致的。例如，如果在训练模型时对数据进行了归一化或标准化处理，那么在使用保存的模型进行预测时也需要对输入数据进行相同的处理。

4. 调整模型的保存方式：尝试使用不同的模型保存方式。例如，可以尝试使用不同的文件格式（如HDF5、SavedModel或TF Lite）保存模型，然后比较它们的准确性。

以下是一个包含代码示例的解决方法：

import tensorflow as tf

# 定义和训练模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

# 保存模型
model.save('my_model')

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

# 使用保存的模型进行预测
test_loss, test_acc = loaded_model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

在上述代码中，我们使用TensorFlow的Keras API定义了一个简单的神经网络模型，并在训练集上训练了10个epoch。之后，我们保存了模型并加载了保存的模型。最后，我们使用加载的模型对测试集进行评估并打印准确性。

确保在实际代码中，train_images、train_labels、test_images和test_labels等变量是正确的训练和测试数据。