构建验证码识别模型,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。

当构建验证码识别模型时，你可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch。以下是一个示例代码，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=(64, 64, 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(10, activation='softmax'))

# 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验证码识别。你可以根据实际情况调整模型结构和参数。

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。