似乎Matlab Keras导入器允许我们使用Keras / Tensorflow训练的模型,我们可以在Matlab中使用它 . 在他们的所有文档中,他们使用了图像输入和CNN模型 . 我在keras中创建了一个简单的前馈ANN模型,输入不是图像 . Matlab Keras导入器是否仅适用于图像输入或CNN模型?虽然Matlab能够读取模型并给出激活函数,一些隐藏的层和其他东西准确,当我检查Keras和Matlab中的分类器输出时,他们的答案是不匹配的 . 有人可以澄清一下吗?
这是Matlab代码

明确
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classnames = {'0','1','2','3','4','5','6'}; %我有的课程数量
model16 = importKerasNetwork('model16.json','WeightFile','model16.h5','classnames',classnames,'OutputLayerType','classification');
model16.Layers%显示网络负载的体系结构'feature_vector_newtra360_48Khz.mat'%加载用于测试分类器的特征向量A = featurevec(1,1:37); %取一个特征向量进行分类
ans = classify(model16,A); %命令用于分类

在这里,我从keras中获取了模型 . 当我使用model16.layers命令时,我可以完美地看到该体系结构 . 但是,当我给出分类输入时,Matlab和keras中的答案不匹配 . 我犯过什么错误吗?