deep learning toolbox使用VGG，怎么使用

Deep Learning Toolbox 中使用 VGG 网络（Visual Geometry Group Network）通常涉及到以下几个步骤：

1. **导入库和模型**：
首先，你需要安装 Deep Learning Toolbox 并加载必要的库，如 `vgg16` 或 `vgg19` 模型。你可以通过 `deepNetworks` 包导入它们：

   net = alexnet; % 更改为 'vgg16' 或 'vgg19'

2. **下载预训练权重**：
如果你的网络还没有预训练权重，可以下载并在初始化时指定：

   modelLocation = 'https://ssd.mathworks.com/supportfiles/vision/data/models'; % 可能需要更新URL
   weights = 'imagenet-weights.mat';
   downloadFile(fullfile(modelLocation, weights), weights);
   net = vgg16('Pretrained', false); % 加载并设置预训练权重
   net.Layers(end+1).Weights = load(weights); % 设置卷积层权重

3. **准备输入数据**：
对于分类任务，你需要将图像调整成 VGG 接受的尺寸（通常是 224x224），并转换成 RGB 格式。

4. **前向传播**：
使用 `forward` 函数运行前向计算：

   images = imread('your_image.jpg'); % 替换为实际图片路径
   images = imresize(images, [224, 224]);
   images = double(im2single(images)) / 255; % 归一化到0-1之间
   outputs = forward(net, images);

5. **解读结果**：
输出 `outputs` 是一个类别得分向量，最高分对应的类别即为预测的结果。如果需要概率分布，可以用 `softmax(outputs)`。为了得到类别标签，通常需要一个类别索引映射表（例如 imagenet 数据集中）。

[~, predictedLabel] = max(outputs, [], 2);