当保存TensorFlow模型后无法加载的问题通常有以下几个解决方法：

1. 检查模型的保存路径：确保你在加载模型时使用了正确的保存路径。如果路径不正确，模型文件将无法找到或加载。

# 保存模型
model.save('path/to/save/model')

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('path/to/save/model')

2. 检查TensorFlow版本：确保你在加载模型时使用的TensorFlow版本与保存模型时使用的版本一致。不同版本的TensorFlow可能不兼容，导致模型无法加载。

# 检查TensorFlow版本
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

3. 检查模型的结构和权重：在加载模型时，确保模型的结构与保存模型时的结构一致。如果结构不匹配，模型可能无法加载。另外，如果你只保存了模型的权重而没有保存模型的结构，加载模型时需要先定义相同结构的模型，再加载权重。

# 保存模型的结构和权重
model.save('path/to/save/model.h5')

# 加载模型的结构和权重
model = tf.keras.models.load_model('path/to/save/model.h5')

4. 检查依赖库和环境：确保你的环境中安装了所有需要的依赖库，并且环境配置正确。有时候，缺少某些依赖库或者环境配置不正确也可能导致模型无法加载。

# 检查依赖库
import tensorflow as tf
import numpy as np
import os

# 检查环境配置
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'  # 设置使用的GPU设备编号

如果以上方法仍然无法解决问题，可以尝试重新训练和保存模型，或者尝试使用其他版本的TensorFlow。此外，还可以查看TensorFlow的文档和社区，以寻找其他可能的解决方法。