在尝试加载'I2.mat'文件时遇到内存不足的问题，如何解决这个问题？

当你在尝试加载大型MATLAB文件('I2.mat')时遇到内存不足的问题，可以考虑以下几种解决方案：

1. **分块读取**：使用`matlab.io.matfile`函数的`readVariableChunked`方法，它允许按需逐块读取数据，而不是一次性加载整个文件到内存。

import matlab.engine
eng = matlab.engine.start_matlab()
with eng.connect_matlab() as mlxeng:
    data_chunks = mlxeng.readVariableChunked('I2', 'var_name')

2. **压缩或缩小数据**：如果可能，你可以尝试压缩原始MAT文件，减少其大小。例如，可以使用MATLAB的`save`函数指定压缩级别。

3. **增加系统内存**：如果硬件允许，可以临时增大系统的物理内存（例如，通过任务管理器调整进程的可用内存资源），但这不是长期解决方案。

4. **选择其他存储格式**：如果文件非常大，可能需要考虑将其分割成多个较小的文件，然后分别处理。

5. **使用分布式计算库**：如果你的工作负载适合并行处理，可以利用如Dask这样的工具来处理大数据集。