输入和响应均为4维数组的matlab卷积神经网络回归模型训练完成后如何编写代码将多张输入图像与响应图像对应并展示出来？

假设你已经训练好了一个卷积神经网络回归模型，它能够将一张输入图像映射到响应图像。现在你想要对多张输入图像进行预测，并展示它们的对应响应图像。下面是一个示例代码，可以实现这个功能：

% 加载模型
load('my_model.mat');

% 加载多张输入图像
input_images = zeros(height, width, num_images, num_channels);
for i = 1:num_images
    filename = sprintf('input_%d.png', i);
    input_images(:, :, i, :) = imread(filename);
end

% 对多张输入图像进行预测
predicted_outputs = predict(my_model, input_images);

% 展示输入图像和对应的响应图像
for i = 1:num_images
    % 显示输入图像
    subplot(2, num_images, i);
    imshow(input_images(:, :, i, :));
    title(sprintf('Input %d', i));
    
    % 显示响应图像
    subplot(2, num_images, i+num_images);
    imshow(predicted_outputs(:, :, i, :));
    title(sprintf('Output %d', i));
end

其中，`height` 和 `width` 分别是输入图像的高度和宽度，`num_images` 是输入图像的数量，`num_channels` 是输入图像的通道数。`my_model` 是你训练好的模型，可以通过 `load` 命令加载。假设输入图像的文件名为 `input_1.png`、`input_2.png` 等，可以使用 `imread` 命令读取这些图像。最后，使用 `predict` 命令对多张输入图像进行预测，并将预测结果和对应的输入图像一起展示出来。