将CiFar-10下载到本地机器

指定下载数据集的本地目录。以下代码在包含数据集中的所有图像的当前目录中创建一个文件夹。

目录= PWD;[TrainDirectory，TestDirectory] ​​= downloadcartofolders（目录）;

下载CiFar-10数据集...完成。将CiFar-10复制到文件夹......完成。

将本地数据上传到Amazon S3存储桶

要使用云中的数据，可以上载到Amazon S3，然后使用数据存储来访问群集中工人的S3中的数据。以下步骤描述了如何将从本地计算机上传到Amazon S3存储桶的CIFAR-10数据。

1.对于往返Amazon S3的有效文件传输，从而从中下载并安装AWS命令行界面工具https://aws.amazon.com/cli/。

2.指定AWS访问密钥ID，桶的秘密访问密钥和桶区域作为系统环境变量。请联系AWS帐户管理员以获取键。

例如，在Linux，MacOS或Unix上，指定这些变量：

导出aws_access_key_id =“your_aws_access_key_id”导出aws_secret_access_key =“your_aws_secret_access_key”导出aws_default_region =“Use-East-1”

在Windows上，指定这些变量：

set aws_access_key_id =“your_aws_access_key_id”set aws_secret_access_key =“your_aws_secret_access_key”set aws_default_region =“Us-East-1”

要永久指定这些环境变量，请在用户或系统环境中设置它们。

3.使用AWS S3网页或命令（如以下命令）为数据创建存储桶：

AWS S3 MB S3：// mynewbucket

4.使用以下命令（如以下命令）上传数据：

AWS S3 CP MyLocalDataPath S3：// mynewbucket  - 额外誓言

例如：

AWS S3 CP路径/到/ CIFAR10 / IN / /本地/机器S3：// MyExamplecloudData / CiFar10 /  - 持久性

5.通过在Matlab中完成这些步骤将您的AWS凭据复制到群集工作者：

一种。在里面环境关于的部分家选项卡，选择平行线>创建和管理群集。

湾在里面集群简介群集群概要配置文件管理器，请选择您的云集群配置文件。

C。在里面特性选项卡，选择环境变量属性，滚动必要时找到属性。

天。在窗口的右下角，点击编辑。

e。单击右侧的框环境变量，然后键入这三个变量，每个变量在其自己的行中：aws_access_key_id.那aws_secret_access_key.， 和aws_default_region.。

F。在窗口的右下角，点击完毕。

有关如何创建云群集的信息，请参阅创建云集群（并行计算工具箱）。

在MATLAB中使用数据集

将数据存储在Amazon S3中后，您可以使用数据存储来访问群集工人的数据。只需创建一个指向S3存储桶的URL的数据存储。以下示例代码显示了如何使用ImageageAtastore.访问S3桶。代替's3：// myexampleclouddata / cifar10 /火车'使用S3桶的URL。

imds = imageageatastore（'s3：// myexampleclouddata / cifar10 /火车'那......'upplyubfolders'，真的，......'labelsource'那'foldernames'）;

使用现在存储在Amazon S3中的CiFar-10数据集，您可以尝试任何示例深度学习并行和云中展示如何在不同用例中使用CiFar-10。