matlab将训练好的CNN模型保存下来，并调用

在Matlab中，可以使用以下步骤将训练好的CNN模型保存下来并调用：

1. 训练CNN模型并测试其准确性。
2. 使用Matlab的save命令将训练好的CNN模型保存为.mat文件。例如，假设模型名称为"myCNNmodel"，则可以使用以下命令保存该模型：

save('myCNNmodel.mat', 'myCNNmodel')

3. 调用保存的模型并使用它进行预测。例如，以下代码加载保存的模型并使用它对新图像进行分类：

% Load saved model
load('myCNNmodel.mat', 'myCNNmodel')

% Load new image
newImage = imread('test.jpg');

% Resize image to match input size of model
newImage = imresize(newImage,[227 227]);

% Predict image class using saved model
predictedLabels = classify(myCNNmodel, newImage);

% Display predicted class label
disp(predictedLabels)

在上面的代码中，我们首先使用load命令加载保存的模型。然后，我们加载新图像并将其调整为与模型输入大小相匹配的大小。最后，我们使用classify函数对新图像进行分类并显示预测的类标签。

相关问题

输出代码matlab训练好CNN模型之后如何预测数据

在MATLAB中训练好CNN模型之后，可以使用matlab自带的classify函数来进行预测。具体步骤如下：

1. 加载训练好的CNN模型

load('CNN_model.mat');

2. 准备待预测的数据

XTest = ...; % 待预测数据，大小为 [height width channels numImages] 

3. 进行预测

YPred = classify(CNN_model, XTest);

其中，CNN_model为训练好的CNN模型，XTest为待预测的数据，YPred为预测结果。注意，XTest的大小应该与训练时使用的数据大小一致。

4. 可以使用confusionmat函数计算分类准确率

confusionmat(YTest, YPred);

其中，YTest为真实标签，YPred为预测标签。confusionmat函数将返回一个混淆矩阵，用于计算分类准确率。

训练好的cnn模型保存代码

在 MATLAB 中，可以使用以下代码将训练好的 CNN 模型保存为 .mat 文件：

% 假设你的 CNN 模型变量名为 net，将其保存为 trainedModel.mat 文件
save('trainedModel.mat', 'net');

在保存模型时，可以自定义保存的文件名和路径。在之后需要使用该模型时，只需要加载该 .mat 文件即可。

% 加载训练好的 CNN 模型
load('trainedModel.mat');

需要注意的是，保存的 .mat 文件中只包含了训练好的 CNN 模型的权重参数，如果你需要重新定义模型结构，则需要重新定义模型并加载权重参数。