如果使用AutoML Vision Edge保存的模型无法正确加载，可能有以下几个解决方法：

1. 确保正确的模型格式：AutoML Vision Edge保存的模型通常是TensorFlow Lite格式（.tflite）。在加载模型之前，确保使用正确的加载函数和模型格式。例如，使用TensorFlow的tf.lite.Interpreter加载模型：

import tensorflow as tf

interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="path/to/model.tflite")
interpreter.allocate_tensors()

2. 确保正确的标签文件：AutoML Vision Edge生成的模型通常还伴随着一个标签文件（.txt），其中包含了模型的类别标签。在加载模型之前，确保你已经正确加载了标签文件，并将其与模型对应起来。例如，使用numpy加载标签文件：

import numpy as np

with open("path/to/labels.txt", "r") as f:
    labels = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 将标签与索引对应起来
label_map = {idx: label for idx, label in enumerate(labels)}

3. 检查模型路径和文件权限：确保你已经正确指定了模型的路径，并且程序有权限读取该文件。如果模型文件位于受限制的目录下，可能需要调整文件权限或更改文件位置。

4. 检查模型和库的版本兼容性：确保你使用的库的版本与保存模型时使用的库版本兼容。如果模型是使用较新版本的库进行训练和保存的，而你的加载代码使用了较旧版本的库，可能会导致加载失败。尝试更新库的版本，或者将模型重新训练和保存。

如果以上方法仍然无法解决问题，可能需要进一步检查模型文件是否完整、损坏或是否存在其他问题。