保存训练好的PINN模型，matlab

在MATLAB中，保存训练好的物理 informed neural networks (PINN) 模型通常涉及到将模型结构、权重和其他相关信息存储在一个文件中，以便日后可以加载并复用。以下是基本步骤：

1. **创建或选择一个文件**：使用`save`函数或`mlkit.saveModel`函数，比如 `save('pinn_model.mat', 'model')`，这里'model'是你训练好的PINN模型对象。

2. **保存模型对象**：如果你的模型是一个特定类型的神经网络对象（如`feedforwardnet`、`neuralnetwork`等），则直接保存这个对象。例如，`save('pinn_model.mat', 'net')`。

3. **保存额外信息**：如果你想保存训练过程中的历史数据（如损失函数值、训练进度等），你可以创建一个结构体或字典，并将其一起保存，例如：

   trainingData = struct('lossHistory', lossHistory, 'epochs', epochs);
   save('pinn_model.mat', 'net', 'trainingData');

4. **加载模型**：恢复模型时，使用`load`函数，例如 `loadedNet = load('pinn_model.mat'); net = loadedNet.net;`。

5. **检查是否成功**：确保`loadedNet`变量包含了你需要的所有内容，如`net.Layers`显示了网络层结构。