matlab神经网络模型保存

要保存 Matlab 中的神经网络模型，可以使用 `save` 函数将神经网络对象保存到 `.mat` 文件中。

以下是一个示例代码：

% 创建一个简单的神经网络模型
net = feedforwardnet([10 5]);
net.trainFcn = 'trainscg';
net = train(net, inputs, targets);

% 将神经网络模型保存到 .mat 文件中
save('my_neural_network.mat', 'net');

在上面的示例中，我们使用 `feedforwardnet` 函数创建了一个简单的前馈神经网络，并使用 `train` 函数训练了该模型。然后，我们使用 `save` 函数将神经网络对象 `net` 保存到名为 `my_neural_network.mat` 的文件中。

要加载保存的神经网络模型，可以使用 `load` 函数：

% 加载保存的神经网络模型
load('my_neural_network.mat');

这将从 `my_neural_network.mat` 文件中加载神经网络模型，并将其存储在 `net` 变量中，以便进行后续的使用和预测。

相关问题

如何导出MATLAB神经网络模型

### MATLAB 中导出训练好的神经网络模型

为了使训练好的神经网络能够在其他平台上使用或长期保存，MATLAB 提供了几种方法来导出这些模型。以下是几种常见的导出方式：

#### 使用 `save` 函数保存整个工作区或特定变量
通过 `save` 命令可将当前的工作空间或者指定的对象存储到 `.mat` 文件中。这允许以后加载该文件并继续操作原来的对象。

% 将名为 'net' 的神经网络对象保存至 myNeuralNet.mat 文件内
save('myNeuralNet.mat', 'net');

这种方法简单易行，适合在同一版本的 MATLAB 或者不同计算机之间共享模型[^1]。

#### 导出为 C/C++ 代码
对于希望在不依赖 MATLAB 运行时的情况下部署的应用程序来说，可以考虑把经过训练后的神经网络转换成标准编程语言的形式。具体做法如下：

- 利用 Neural Network Toolbox™ APP 训练完成后，可以选择将其转化为 Simulink® S-function 模块；
- 应用 `gensim()` 函数生成对应的 simulink model 并进一步编译为目标硬件支持的语言形式；
- 对于更灵活的需求，则可以直接利用 `genFunction` 来创建一个独立函数文件，它接受输入向量作为参数返回预测结果；

% 创建一个可以从命令窗口调用的功能函数 genFunc.m, 它接收测试样本 Xtest 输入给出 Ypred 输出
genFunction(net,'genFunc')

此过程会自动生成两个文件：一个是源码实现(`.cpp`)另一个则是头定义(`.h`). 用户可以根据实际情况调整接口设计[^2].

#### 调用外部工具链生成可执行文件
如果目标是构建完全脱离任何解释器环境的应用场景，还可以借助第三方库如 TensorFlow Serving、ONNX Runtime 等框架完成跨平台移植任务。另外一种方案就是采用 Python 生态圈下的 Keras 工具包先转 ONNX 格式再做后续处理[^3]. 不过这种方式涉及较多额外配置步骤，在这里不做详细介绍.

matlab加载神经网络模型

### 如何在MATLAB中加载神经网络模型

为了在MATLAB中加载预训练的神经网络模型，可以利用内置函数`load`来导入保存好的`.mat`文件中的权重矩阵。对于特定路径下的权重文件，定义了一个名为`load_weights`的功能函数用于获取这些参数。

def load_weights(path):
    data = loadmat(path)
    return data['Theta1'], data['Theta2']

通过调用此方法并传入相应的权重文件路径，能够成功提取出两组权重矩阵`theta1`和`theta2`，其形状分别为(25, 401) 和 (10, 26)[^1]。然而，在MATLAB环境中操作时，则应采用如下方式：

% 加载预训练的神经网络权重
data = load('path_to_your_file.mat'); % 替换为实际路径
Theta1 = data.Theta1;
Theta2 = data.Theta2;

% 显示尺寸以验证是否正确加载
size(Theta1)
size(Theta2)

除了手动加载指定的权重外，MATLAB还提供了更多官方支持的预训练深层神经网络资源[^2]。如果希望构建自己的神经网络而非仅限于加载现有模型，通常涉及几个核心步骤：确定架构、初始化参数以及迭代更新过程（前向传播计算损失值、反向传播求解梯度及应用梯度下降调整参数）[^3]。