下面是使用Python和PyTorch保存当前模型的示例代码：

import torch

# 创建自定义视觉模型
class CustomVisionModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CustomVisionModel, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(64, 10)
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc1(x)
        return x

# 实例化模型
model = CustomVisionModel()

# 保存模型参数
torch.save(model.state_dict(), 'custom_model.pth')

在上述代码中，我们首先定义了一个自定义的视觉模型 CustomVisionModel，它包含了一个卷积层和一个全连接层。然后，我们实例化了这个模型，并使用torch.save()函数保存模型的参数到一个名为 custom_model.pth 的文件中。

你可以根据自己的模型结构和需求进行修改和扩展。