如何在MATLAB中使用深度学习工具箱来构建并训练一个基本的卷积神经网络模型？请提供必要的步骤和代码示例。

深度学习工具箱是MATLAB中一个强大的组件，它允许用户创建、训练和部署深度神经网络。为了构建并训练一个基本的卷积神经网络（CNN），我们可以按照以下步骤操作：

参考资源链接：[MATLAB深度学习工具箱中文用户指南](https://wenku.csdn.net/doc/4zrn8x1c46?spm=1055.2569.3001.10343)

第一步是确保你已经安装了MATLAB及其深度学习工具箱。工具箱提供了预定义的层和函数来简化网络的构建过程。你可以通过在MATLAB命令窗口输入`ver`来检查是否已经安装了相应的工具箱。
第二步是准备你的数据集。数据集需要被组织成适合网络训练的格式。通常，这意味着需要将数据分为训练集、验证集和测试集。
第三步是构建网络结构。在MATLAB中，你可以使用`layerGraph`和`Layer`对象来定义网络的层次结构。例如，一个简单的CNN结构可能包括卷积层、激活层、池化层和全连接层。以下是一个简单的CNN结构示例代码：

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1]) % 输入层，假设图像是28x28x1（灰度图像）
    convolution2dLayer(5, 20, 'Padding', 'same') % 卷积层
    reluLayer() % 激活层
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) % 池化层
    fullyConnectedLayer(10) % 全连接层
    softmaxLayer() % softmax层
    classificationLayer() % 分类层
];
options = trainingOptions('sgdm', ... % 设置训练选项
    'MaxEpochs', 10, ...
    'InitialLearnRate', 0.0001);

第四步是训练网络。使用`trainNetwork`函数，你可以传入训练数据、验证数据和构建的网络层结构来开始训练过程。

[net, info] = trainNetwork(trainingImages, trainingLabels, layers, options);

最后一步是评估模型的性能。使用测试集数据，你可以通过调用`predict`函数和`evaluate`函数来评估模型的准确率和损失。

predictedLabels = classify(net, testImages);
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels)/numel(testLabels);

请注意，这个过程需要你有一个合适的硬件配置，比如一个支持GPU的环境，以加速训练过程。

为了更深入理解如何使用MATLAB深度学习工具箱，建议查阅《MATLAB深度学习工具箱中文用户指南》。这份指南提供了详细的安装、配置和使用说明，以及troubleshooting部分，帮助你快速解决在使用工具箱过程中可能遇到的问题。

参考资源链接：[MATLAB深度学习工具箱中文用户指南](https://wenku.csdn.net/doc/4zrn8x1c46?spm=1055.2569.3001.10343)