matlab中cnn如何导入图像数据集

在MATLAB中，您可以使用ImageDatastore对象来导入图像数据集。以下是一个示例代码，展示了如何导入图像数据集，并将其用于卷积神经网络（CNN）的训练：

% 设置图像数据集的路径
datasetPath = 'path_to_dataset_folder';

% 创建ImageDatastore对象
imds = imageDatastore(datasetPath, 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

% 设置训练集和测试集的比例
trainRatio = 0.8;
validationRatio = 0.1;
testRatio = 0.1;

% 划分数据集为训练集、验证集和测试集
[trainImds, valImds, testImds] = splitImageDatastore(imds, trainRatio, validationRatio, testRatio);

% 创建卷积神经网络模型
layers = [
    imageInputLayer([32 32 3])
    convolution2dLayer(3, 32)
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer(2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer()
    classificationLayer()
];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', 10, 'ValidationData', valImds);

% 训练卷积神经网络模型
net = trainNetwork(trainImds, layers, options);

% 在测试集上评估模型性能
accuracy = evaluate(net, testImds);

请确保将 `path_to_dataset_folder` 替换为实际的图像数据集文件夹路径。此示例代码假设您的图像数据集中的每个类别都包含在单独的子文件夹中，并且图像的大小为32x32像素。

希望这可以帮助到您！如果您有任何进一步的问题，请随时提问。