使用训练好的模型，读取文件夹中的图片进行预测，并保存结果

您可以使用Python中的TensorFlow或PyTorch等深度学习框架来实现这个功能。首先，您需要加载已经训练好的模型，并使用该模型对文件夹中的图像进行预测。然后，您可以将预测结果保存到文件中。以下是一个简单的Python代码示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import os

# 加载已经训练好的模型
model = tf.keras.models.load_model('path/to/model')

# 读取文件夹中的图像
image_folder = 'path/to/folder'
image_files = os.listdir(image_folder)

# 对每张图像进行预测
for image_file in image_files:
    image_path = os.path.join(image_folder, image_file)
    image = tf.keras.preprocessing.image.load_img(image_path, target_size=(224, 224))
    image = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image)
    image = np.expand_dims(image, axis=0)
    prediction = model.predict(image)
    
    # 保存预测结果到文件中
    result_file = os.path.splitext(image_file)[0] + '.txt'
    result_path = os.path.join(image_folder, result_file)
    np.savetxt(result_path, prediction)

请注意，此代码仅供参考，您需要根据您的具体情况进行修改和调整。