在BigDL中，如果在保存模型时出现“这是一个弃用的方法，请使用saveModel代替。”的异常，这是因为使用了BigDL中已经弃用的方法。解决方法是使用新的方法saveModel来保存模型。

以下是一个代码示例，展示如何使用saveModel方法保存模型：

import com.intel.analytics.bigdl.nn._
import com.intel.analytics.bigdl.utils._
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import com.intel.analytics.bigdl.tensor.Tensor

object SaveModelExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder().appName("SaveModelExample").getOrCreate()
    val sc = spark.sparkContext

    // 创建一个简单的模型
    val model = Sequential()
    model.add(Linear(10, 5))
    model.add(ReLU())
    model.add(Linear(5, 2))
    model.add(LogSoftMax())

    // 创建一个示例输入并进行前向传播
    val input = Tensor[Float](Array(1, 10)).apply1(_ => scala.util.Random.nextFloat())
    val output = model.forward(input)

    // 保存模型
    model.saveModel("/path/to/save/model", overWrite = true)

    // 加载模型
    val loadedModel = Model.loadModel("/path/to/save/model")

    // 使用加载的模型进行预测
    val loadedOutput = loadedModel.forward(input)

    sc.stop()
    spark.stop()
  }
}

在上述示例中，首先创建了一个简单的模型，并使用saveModel方法将其保存到指定路径。然后，使用loadModel方法加载保存的模型。最后，使用加载的模型进行预测。

请注意，需要将"/path/to/save/model"替换为实际的保存路径。另外，overWrite参数用于指定是否覆盖现有的模型文件。如果设置为true，则会覆盖现有的文件；如果设置为false，并且文件已存在，则会抛出异常。

希望这个示例能帮助你解决保存模型时出现的异常。