使用CNN构建图片（数字和字母区分大小写）验证码识别模型,给出构建保存模型代码，并给出训练模型的代码，保存到文件。

以下是使用CNN构建数字和字母（区分大小写）验证码识别模型的示例代码，包括构建和保存模型的代码片段：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(36, activation='softmax'))  # 36表示0-9数字和A-Z字母的类别数

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

# 训练模型
train_data = [...]  # 加载训练数据
train_labels = [...]  # 加载训练标签
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32)

# 保存模型
model.save('captcha_model.h5')

上述代码使用了一个简单的卷积神经网络模型来进行数字和字母验证码识别。模型结构类似于之前的示例，但输出层的`Dense`层使用了36个神经元，以适应36个类别（0-9数字和A-Z字母）。

请注意，这只是一个示例，实际上你需要根据验证码的特点和数据集进行针对性的调整。训练数据和标签应该是适当的验证码图像和对应的标签。

在训练完成后，模型会被保存到名为`captcha_model.h5`的文件中。你可以使用这个文件来加载模型并进行验证码识别任务。