可视化界面怎么调用训练好的卷积神经网络

调用训练好的卷积神经网络需要以下步骤：

1. 导入训练好的模型文件：通常情况下，卷积神经网络的训练结果会保存在一个模型文件中。可以使用Python的tensorflow或keras库中的load_model()函数导入模型文件。

2. 准备测试数据：在调用模型之前，需要准备测试数据。可以使用Python的numpy库或Pandas库来读取测试数据。

3. 对测试数据进行预处理：在使用训练好的模型对测试数据进行预测之前，需要对测试数据进行与训练数据相同的预处理操作。例如，对图像进行缩放和归一化。

4. 调用模型进行预测：使用导入的模型文件和预处理后的测试数据，调用模型中的predict()函数进行预测。该函数将返回一个包含预测结果的数组或张量。

5. 显示预测结果：最后，可以使用Python的matplotlib或OpenCV等库将预测结果可视化显示出来。

需要注意的是，在调用训练好的卷积神经网络时，需要确保使用与训练时相同的框架和库版本。否则可能会导致不兼容问题。