在进行MATLAB的深度学习项目（比如CNN）时，有时需要将外部数据以`.mat`格式导入到程序中。首先，确保你的数据已经保存为`.mat`文件。接着，在MATLAB命令窗口输入以下代码：

```matlab

data = load('your_file.mat');

```

此时，`data`会是一个结构体变量，包含了`.mat`文件中的所有内容。如果文件较大或包含多个变量，可以用`load`的特定变量选项加载部分数据：

```matlab

var_data = load('-mat', 'your_file.mat', 'variable_name');

```

🎯 CNN项目如何加入`mat`文件？

假设你已经有了训练集和测试集的`.mat`文件，可以直接通过上述方法加载它们。例如，如果你的数据存储在`train_data.mat`和`test_data.mat`中，可以分别加载并分配给模型：

```matlab

trainData = load('train_data.mat').trainData;

testData = load('test_data.mat').testData;

% 假设数据是图像分类任务

net = trainNetwork(trainData, layers, options);

```

🌟 提示：记得检查数据维度是否符合模型要求，尤其是图像尺寸和通道数。同时，确保数据已正确归一化，这样能显著提升模型性能！💪

MATLAB 深度学习 CNN mat文件