怎么利用已训练好的神经网络net预测后续数据

你可以使用已训练好的神经网络net进行推理和预测。首先，你需要将输入数据传递给网络，然后获取输出结果。具体来说，你可以使用一些预处理技术来准备输入数据，例如归一化、缩放或者特征提取。然后，你需要将数据转换成适合神经网络输入的格式，例如张量或者数组。最后，你可以使用网络对数据进行推理和预测，从而获得对未知数据的估计或者预测。但需要注意的是，不同的网络结构和算法可能需要不同的处理方法。

相关问题

训练好CNN后如何预测未来数据

在使用卷积神经网络(CNN)进行预测时，需要将未来数据输入到训练好的模型中进行预测，具体步骤如下：

1. 对未来数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等操作，保证数据的质量和一致性。

2. 将预处理后的未来数据输入到训练好的CNN模型中，进行预测。在预测过程中，CNN模型会根据已有的训练数据进行学习，从而得出对未来数据的预测结果。

3. 根据预测结果进行后续的决策和处理。可以根据预测结果进行投资、采购、销售等业务决策，或者根据预测结果进行进一步的数据分析和处理。

需要注意的是，CNN模型的预测能力取决于训练数据的质量和数量，因此在训练CNN模型时需要尽可能地使用大量高质量的数据，并进行合适的模型调整和优化，以提高模型的预测精度和准确性。

matlab如何调用训练好的神经网络.m文件

要在MATLAB中调用已经训练好的神经网络，可以使用以下步骤：

1. 加载神经网络模型文件

使用MATLAB命令load加载已经训练好的神经网络模型文件，例如：load('net.mat')。其中，'net.mat'是你保存的神经网络模型文件名。

2. 准备输入数据

在调用神经网络之前，需要准备输入数据。输入数据的形式要与训练神经网络时所使用的数据相同，例如输入数据的维度和类型应该与训练数据相同。

3. 使用神经网络进行预测

调用已经加载的神经网络进行预测，使用MATLAB命令sim，例如：output = sim(net, input)。其中，net是已经加载的神经网络模型，input是准备好的输入数据，output是神经网络的输出结果。

4. 处理输出结果

神经网络的输出结果可能需要进行后续处理，例如转换为文字或图像等。具体处理方式取决于应用场景和需求。

以上就是在MATLAB中调用已经训练好的神经网络的基本步骤。