要保存和加载Keras模型，可以使用model.save()方法将模型保存为HDF5文件，然后使用keras.models.load_model()方法加载模型。以下是保存和加载模型的示例代码：
保存模型：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)
# 保存模型
model.save('my_model.h5')
加载模型：
from keras.models import load_model
# 加载模型
loaded_model = load_model('my_model.h5')
# 使用加载的模型进行预测
predictions = loaded_model.predict(X_test)
