I loaded an image recognition model (trained model) in TensorFlow as a pb file, but predict is not available for that model.
The version of TensorFlow is probably the latest (2.16.1).
Also, this is my first time using stackoverflow, so please forgive me if any items are incorrect.

Before I explain what I have tried, I would like to state that I can do some Python, but nothing too advanced. Also, please note that TensorFlow is a library that I just started using a few days ago, so I could be wrong about something simple.
So to begin with a rough summary, I ran three pieces of code.
First, I ran the first one, which is how to load the model in keras
Code:

model = tf.keras.models.load_model("saved_model")
model.predict(processed_image)
#Processing

I got the following error

ValueError: File format not supported: filepath=saved_model. Keras 3 only supports V3 `.keras` files and legacy H5 format files (`.h5` extension). In order to reload a TensorFlow SavedModel as an inference-only layer in Keras 3, use `keras.layers.TFSMLayer(saved_model, call_endpoint='serving_default')` (note that your `call_endpoint` might have a different name).

Next we tried the TensorFlow model loading code.
Code:

model = tf.saved_model.load("saved_model")
model.predict(processed_image)
#processed

Probably the model could be loaded itself, but the following error occurred and it was unusable.

AttributeError: '_UserObject' object has no attribute 'predict

Finally, for the third and final step, after loading the model in TensorFlow as before, I tried attaching a () to the model variable and inserting the processed data into it.
Code:

model = tf.saved_model.load("saved_model")
model(processed_image)
#processed

Error:

TypeError: Binding inputs to tf.function failed due to `too many positional arguments`. Received args: ({'Input': array([[[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
         1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
         1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
         0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
         1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
         1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
         1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
         1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
         1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
         1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
         1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
         1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
         1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
         1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
         1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
         1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
         1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
         1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1.,
         1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 0.,
         1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
         0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
         0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
         1., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
         0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0.,
         0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1.,
         1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
         1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
         1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
         1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]]])},) and kwargs: {'dtype': tf.float32, 'name': 'input'} for signature: (**kwargs).

I also tried using GFile, but it gave me an error.

with tf.gfile.FastGFile('model/frozen_inference_graph.pb', "rb") as f:.
         ^^^^^^^^
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'gfile'. Did you mean: 'fill'?

What I want to accomplish is to be able to use predict.
Also, please provide code on how to use predict if possible.
I would appreciate it if you could also provide additional guides if you would like.
Best regards