TensorFlow Keras SavedModel在保存和加载两次后抛出TypeError

错误的原因可能是因为模型在保存和加载过程中发生了一些数据类型或结构的变化，导致无法正确加载模型。

为了解决这个问题，可以尝试以下方法：

1. 确保使用相同的TensorFlow和Keras版本。不同版本之间可能存在API的差异，导致加载时出错。可以尝试更新TensorFlow和Keras版本，并确保保存和加载模型的环境一致。
2. 检查模型的结构和参数是否完全相同。在加载模型之前，可以通过打印模型结构或查看模型参数的方式，确保两次保存的模型是相同的。
3. 尝试重新保存和加载模型。有时候，错误可能是由于保存或加载过程中出现了一些意外情况导致的。可以尝试重新保存模型，然后再次加载，看是否仍然会出现TypeError错误。
4. 检查模型中的数据类型。在保存和加载模型时，确保模型中的数据类型没有发生变化。例如，如果模型中包含某些自定义的数据类型或者numpy数组，可以尝试进行类型转换，确保加载时能够正确处理。
5. 查看错误的具体信息。TypeError错误可能有不同的具体原因，可以查看错误的详细信息，来进一步定位和解决问题。

总结一下，当TensorFlow Keras SavedModel在保存和加载两次后抛出TypeError错误时，可以通过确保环境一致、检查模型结构和参数、重新保存和加载模型、检查数据类型、查看详细错误信息等方法来解决问题。同时，腾讯云也提供了一系列与机器学习和深度学习相关的产品，例如腾讯云AI引擎（https://cloud.tencent.com/product/tai），可以帮助用户更好地进行模型训练、部署和推理等任务。