怎么把cnn分类器改写成matlab自带的分类器形式

将CNN分类器改写成Matlab自带的分类器形式需要先将CNN模型转换为支持Matlab分类器的格式。这可以通过以下步骤完成：

1. 将CNN模型转换为ONNX格式
2. 将ONNX模型转换为Matlab分类器格式

下面是一个简单的示例代码，演示如何将CNN模型转换为Matlab分类器格式：

% 加载CNN模型
net = alexnet;
% 准备数据
imds = imageDatastore('flower_photos', ...
    'IncludeSubfolders',true, ...
    'LabelSource','foldernames');
[imdsTrain,imdsValidation] = splitEachLabel(imds,0.7);
% 训练CNN模型
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'InitialLearnRate',0.001, ...
    'MaxEpochs',20, ...
    'MiniBatchSize',64, ...
    'ValidationData',imdsValidation, ...
    'ValidationFrequency',3, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');
netTransfer = trainNetwork(imdsTrain,net,options);
% 将CNN模型转换为ONNX模型
outputLayer = 'fc8';
classNames = {'daisy','dandelion','roses','sunflowers','tulips'};
inputSize = [227 227 3];
onnxFileName = 'myCNNmodel.onnx';
exportONNXNetwork(netTransfer,onnxFileName,'OutputLayer',outputLayer, ...
    'ClassNames',classNames,'InputSize',inputSize);
% 将ONNX模型转换为Matlab分类器格式
matFileName = 'myMatlabClassifier.mat';
converter = onnxConverter(onnxFileName,classNames,inputSize,matFileName);
converter.convert();
% 加载Matlab分类器模型
matClassifier = load(matFileName);
classifier = matClassifier.classifier;
% 使用Matlab分类器进行预测
im = imread('flower.jpg');
im = imresize(im,inputSize(1:2));
[label,score] = predict(classifier,im);

这段代码的功能是，首先使用AlexNet对花卉数据集进行训练，然后将CNN模型转换为ONNX模型，再将ONNX模型转换为Matlab分类器格式。最后使用Matlab分类器对一张花卉图片进行分类预测。您可以根据自己的需求进行修改和拓展。