用MATLAB训练卷积神经网络模型，怎么调用代码来预测新数据

在MATLAB中训练卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）并进行预测通常包含以下几个步骤：

1. **数据预处理**：准备训练集和验证集，将图像转换成适合CNN输入的格式（如灰度图、归一化等）。

data = imageDatastore('path/to/images', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

2. **构建CNN模型**：使用`convnet`函数创建基本架构，然后通过`trainNetwork`进行训练。例如：

layers = [
    imageInputLayer([inputSize inputSize channels])
    convolution2dLayer(filterSize, numFilters, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    % 更多层...
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];
options = trainingOptions('sgdm', ... % 使用随机梯度下降法
    'MiniBatchSize', miniBatchSize,
    'MaxEpochs', numEpochs,
    'ValidationData', validationData);
net = trainNetwork(trainData, layers, options);

3. **保存模型**：训练完成后，可以使用`save`命令保存模型以便后续加载和预测：

save('model.mat', 'net');

4. **预测新数据**：对新的输入图像进行预处理，并通过训练好的模型进行预测，使用`classify`或`predict`方法：

newData = imread('path/to/new/image.jpg');
predictedClass = classify(net, newData);

如果你需要进行实时或批量预测，可以直接读取整个测试集文件夹，然后循环预测每个图像。