在使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）进行预测之前，必须对输入进行适当的预处理和训练。以下是一个示例代码，展示了如何避免对未经训练的输入进行预测：

import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 创建卷积神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 加载训练好的模型权重
model.load_weights('path_to_trained_weights.h5')

# 预测之前，对输入进行预处理
def preprocess_input(image):
    # 假设输入图像是RGB格式，且大小为32x32
    image = image.astype('float32')
    image /= 255.0  # 像素值归一化到0-1之间
    return image

# 加载未经训练的输入图像
input_image = np.random.random((32, 32, 3))  # 这里随机生成一个输入图像作为示例

# 对输入图像进行预处理
preprocessed_image = preprocess_input(input_image)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(np.expand_dims(preprocessed_image, axis=0))

# 打印预测结果
print(predictions)

在上述示例中，我们首先定义了一个卷积神经网络模型，并加载了经过训练的权重。然后，我们定义了一个preprocess_input函数，用于对输入图像进行预处理，例如将像素值归一化到0-1之间。最后，我们加载了一个未经训练的输入图像，并将其预处理后输入到模型中进行预测。