要解决AutoKeras中导出并重新加载的分类器模型无法正确预测的问题，可以尝试以下步骤：

1. 确保你的代码中已经正确地导出了模型。你可以使用以下代码将模型导出为HDF5格式：

model.export_model().save('path_to_save_model.h5')

2. 重新加载模型时，确保使用load_model函数并指定模型的路径：

import autokeras as ak
from tensorflow.keras.models import load_model

model = load_model('path_to_save_model.h5', custom_objects=ak.CUSTOM_OBJECTS)

3. 如果你的模型使用了自定义的对象或层，需要通过custom_objects参数将它们传递给load_model函数。在AutoKeras中，你可以使用ak.CUSTOM_OBJECTS来指定自定义对象。

4. 在预测之前，确保对输入数据进行正确的预处理。这包括标准化、缩放或应用其他预处理步骤，以与训练模型时的数据一致。

preprocessed_data = preprocess(input_data)
predictions = model.predict(preprocessed_data)

5. 如果你的模型在训练期间使用了数据增强或其他特殊处理方法，你需要在预测时对新数据应用相同的处理方法。这确保了预测与训练期间的数据处理一致。

preprocessed_data = apply_data_augmentation(input_data)
predictions = model.predict(preprocessed_data)

通过遵循上述步骤，你应该能够正确地导出、重新加载并预测AutoKeras分类器模型。