>> load('CNN_model.mat'); 错误使用 load 找不到文件或目录 'CNN_model.mat'。

这个错误提示说明在当前的工作路径下找不到名为 'CNN_model.mat' 的文件。你可以使用 `cd` 命令切换到保存该文件的目录，或者在 `load` 函数中指定该文件的完整路径。例如，假设 'CNN_model.mat' 文件保存在 'D:\models' 目录下，则可以使用以下命令加载该文件：

load('D:\models\CNN_model.mat');

请确保文件路径和文件名正确，文件后缀也应该是 '.mat'。

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clear all; % TODO: Edit this to point to the folder your caffe mex file is in. % path_to_matcaffe = '/data/jkrause/cs231b/caffe-rc2/matlab/caffe'; path_to_matcaffe = 'C:/Users/DELL/Downloads/caffe-master/windows'; addpath(path_to_matcaffe) % Load up the image im = imread('peppers.png'); % Get some random image regions (format of each row is [x1 y1 x2 y2]) % Note: If you want to change the number of regions you extract features from, % then you need to change the first input_dim in cnn_deploy.prototxt. regions = [ 1 1 100 100; 100 50 400 250; 1 1 512 284; 200 200 230 220 100 100 300 200]; % Convert image from RGB to BGR and single, which caffe requires. im = single(im(:,:,[3 2 1])); % Get the image mean and crop it to the center mean_data = load('ilsvrc_2012_mean.mat'); image_mean = mean_data.image_mean; cnn_input_size = 227; % Input size to the cnn we trained. off = floor((size(image_mean,1) - cnn_input_size)/2)+1; image_mean = image_mean(off:off+cnn_input_size-1, off:off+cnn_input_size-1, :); % Extract each region ims = zeros(cnn_input_size, cnn_input_size, 3, size(regions, 1), 'single'); for i = 1:size(regions, 1) r = regions(i,:); reg = im(r(2):r(4), r(1):r(3), :); % Resize to input CNN size and subtract mean reg = imresize(reg, [cnn_input_size, cnn_input_size], 'bilinear', 'antialiasing', false); reg = reg - image_mean; % Swap dims 1 and 2 to work with caffe ims(:,:,:,i) = permute(reg, [2 1 3]); end % Initialize caffe with our network. % -cnn_deploy.prototxt gives the structure of the network we're using for % extracting features and is how we specify we want fc6 features. % -cnn512.caffemodel is the binary network containing all the learned weights. % -'test' indicates that we're only going to be extracting features and not % training anything init_key = caffe('init', 'cnn_deploy.prototxt', 'cnn512.caffemodel', 'test'); caffe('set_device', 0); % Specify which gpu we want to use. In this case, let's use the first gpu. caffe('set_mode_gpu'); %caffe('set_mode_cpu'); % Use if you want to use a cpu for whatever reason % Run the CNN f = caffe('forward', {ims}); % Convert the features to (num. dims) x (num. regions) feat = single(reshape(f{1}(:), [], size(ims, 4)));

这段代码的作用是使用已经训练好的CNN模型提取图片中指定区域的特征。首先，加载一张图片，然后选取几个随机的区域，并将每个区域缩放到CNN要求的输入尺寸。然后，使用已经训练好的CNN模型对这些区域进行特征提取，并将提取到的特征向量进行reshape操作，以便后续的处理。这段代码使用了Caffe库来实现CNN模型的初始化和特征提取。

使用Matlab的代码来预测CNN-LSTM模型

以下是一个简单的示例，展示了如何使用Matlab来预测CNN-LSTM模型：

% 加载模型
load('cnn_lstm_model.mat');

% 加载测试数据
testData = load('test_data.mat');
X_test = testData.X_test;

% 对测试数据进行预处理（根据模型的要求）
X_test = preprocessData(X_test);

% 预测
Y_pred = predict(cnn_lstm_model, X_test);

% 打印预测结果
disp(Y_pred);

在这个示例中，我们首先加载已经训练好的CNN-LSTM模型（假设保存为`cnn_lstm_model.mat`文件）。然后，我们加载测试数据（假设保存为`test_data.mat`文件），并对其进行预处理，以匹配模型的输入要求。然后，我们使用`predict`函数对测试数据进行预测，并将结果保存在`Y_pred`变量中。最后，我们打印出预测结果。

请注意，这只是一个简单的示例，实际上，根据你的具体模型和数据，代码可能会有所不同。你需要根据自己的需求进行适当的调整和修改。