我可以使用新的目标再次加载和训练Keras模型吗？

是的，您可以使用新的目标再次加载和训练Keras模型。Keras是一个开源的深度学习库，它提供了一个高级的API，使得构建和训练深度学习模型变得更加简单和快速。

要加载和训练Keras模型，您可以使用以下步骤：

1. 加载模型：使用Keras的load_model函数加载之前保存的模型文件。模型文件通常以.h5或.hdf5为扩展名。
2. 编译模型：使用compile函数编译模型。在编译过程中，您可以指定损失函数、优化器和评估指标。
3. 加载新的目标数据：准备新的目标数据集，这些数据集包含您希望模型学习的新目标。
4. 数据预处理：对新的目标数据进行必要的预处理，例如归一化、缩放或图像增强等。
5. 训练模型：使用fit函数将新的目标数据输入模型进行训练。您可以指定训练的批次大小、训练的轮数和其他训练参数。
6. 评估模型：使用新的目标数据集评估模型的性能。您可以使用evaluate函数计算模型在新数据上的损失值和评估指标。
7. 保存模型：如果需要，您可以使用save函数将重新训练后的模型保存到磁盘上，以便以后使用。

Keras在腾讯云上有相应的产品支持，您可以使用腾讯云的AI引擎（https://cloud.tencent.com/product/aiengine）来部署和管理您的Keras模型。AI引擎提供了一个简单易用的界面，可以帮助您快速部署和扩展深度学习模型。

请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式可能会因您的具体需求和环境而有所不同。