model.save()

`model.save()` 是一个函数，用于将训练好的模型保存到磁盘上，以便以后使用或分享给其他人。具体来说，它将模型的权重、配置和优化器状态保存在一个文件中，通常使用后缀名为 `.h5` 或 `.hdf5` 的文件格式。

例如，使用 Keras 中的模型来训练一个图像分类器，并将训练好的模型保存到磁盘上，可以按照以下步骤进行操作：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 构建一个简单的神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 保存模型
model.save('my_model.h5')

运行后，当前工作目录下会生成一个名为 `my_model.h5` 的文件，其中包含训练好的神经网络模型的所有信息。以后可以通过以下方式重新加载该模型：

from keras.models import load_model

# 加载模型
model = load_model('my_model.h5')