在Keras中，当模型保存和加载后，如果预测结果为NaN，可能是由于模型保存和加载过程中出现了一些错误或问题。以下是一些可能的解决方法：

1. 确保模型保存和加载的代码正确无误。检查保存模型的代码是否正确地保存了模型的权重和架构，并且加载模型的代码是否正确地加载了模型的权重和架构。

2. 检查输入数据是否正确。NaN的出现可能是因为输入数据中包含了NaN值。在进行预测之前，确保输入数据中没有NaN值，并且数据的范围合理。

3. 检查模型的输入层和输出层。确保模型的输入层和输出层的形状和类型与保存模型时的一致。如果形状或类型不匹配，可能会导致预测结果为NaN。

4. 检查模型的参数和超参数。确保模型的参数和超参数设置合理，并且没有出现异常值或错误设置。不正确的参数和超参数设置可能导致模型的预测结果为NaN。

5. 尝试重新训练模型。如果以上方法都没有解决问题，可以尝试重新训练模型。有时候，重新训练模型可以解决一些保存和加载后预测结果为NaN的问题。

以下是一个示例代码，展示了如何保存和加载Keras模型，并进行预测：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np

# 创建一个简单的模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=1, input_shape=(1,)))
model.compile(optimizer='sgd', loss='mse')

# 生成一些样本数据
x_train = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y_train = np.array([[2], [4], [6], [8], [10]])

# 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
loaded_model = keras.models.load_model('my_model.h5')

# 进行预测
x_test = np.array([[6], [7], [8]])
y_pred = loaded_model.predict(x_test)

print(y_pred)

如果预测结果为NaN，可以按照上述解决方法逐一排查问题所在，并进行相应的调整和修复。