Ubuntu深度学习环境sklearn配置

本文档提供了在Ubuntu14.04环境下使用scikit-neuralnetwork进行深度学习的具体步骤,包括系统的更新升级、安装pip及依赖库、scikit-neuralnetwork的安装配置过程,并对安装后的组件进行了测试验证。

选用scikit-neuralnetwork进行深度学习
系统:Ubuntu14.04
1、更新系统

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

2、安装pip
python2.7.9或以上版本自带pip,现用python2.7.6,输入

sudo apt-get install python-pip

3、安装numpy、scipy、theano

sudo apt-get install python2.7-dev
sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev gfortran#依赖的包
sudo pip install numpy
sudo pip install scipy 
sudo pip install Theano#安装时t大写

4、安装pylearn2

sudo apt-get install git
sudo pip install -e git+https://github.com/lisa-lab/pylearn2.git#egg=Package    "#"后面一并输入

5、安装scikit-neuralnetwork

sudo pip install scikit-neuralnetwork
git clone https://github.com/aigamedev/scikit-neuralnetwork.git
cd scikit-neuralnetwork
sudo python setup.py develop

6、测试是否都正常安装

sudo pip install nose
nosetests -v sknn.tests

7、安装matplotlib

sudo apt-get install libpng-dev
sudo apt-get install libjpeg-dev
sudo apt-get install libfreetype6-dev
sudo pip install matplotlib

8、测试matplotlib

python examples/plot_mlp.py --params activation

9、在mnist数据集上测试

python examples/bench_mnist.py sknn
### ns-3与深度学习集成概述 ns-3 是一种离散事件网络仿真器,广泛应用于研究和开发复杂的通信协议和网络架构。通过将其与深度学习技术相结合,可以实现更高效的网络流量分析、预测以及优化算法的设计[^1]。 以下是关于如何将深度学习技术与 ns-3 集成的一个示例教程: --- ### 1. 安装必要的依赖项 在开始之前,需要安装 ns-3 和相关的深度学习框架(如 TensorFlow 或 PyTorch)。以下是一个基本的环境设置流程: #### a. 安装 ns-3 下载并编译最新版本的 ns-3: ```bash git clone https://github.com/nsnam/ns-3-dev.git ns-3 cd ns-3 ./build.py --enable-examples --enable-tests ``` #### b. 安装深度学习库 假设使用 Python深度学习框架(如 TensorFlow),可以通过 pip 进行安装: ```bash pip install tensorflow numpy pandas scikit-learn ``` 如果计划运行 GPU 加速模型,则需额外配置 CUDA 和 cuDNN 支持。 --- ### 2. 数据收集阶段 在 ns-3 中模拟网络行为时,通常会生成大量的日志数据。这些数据可以用作深度学习模型的输入特征。例如,可以从以下方面提取特征: - **链路利用率** - **丢包率** - **延迟分布** - **吞吐量** 下面展示了一个简单的脚本,用于记录网络性能指标到 CSV 文件中: ```cpp #include "ns3/core-module.h" #include "ns3/network-module.h" #include "ns3/internet-module.h" #include "ns3/applications-module.h" using namespace ns3; int main(int argc, char *argv[]) { CommandLine cmd; cmd.Parse(argc, argv); NodeContainer nodes; nodes.Create(2); // 创建两个节点 PointToPointHelper pointToPoint; NetDeviceContainer devices = pointToPoint.Install(nodes); InternetStackHelper stack; stack.Install(nodes); Ipv4AddressHelper address; address.SetBase("10.1.1.0", "255.255.255.0"); Ipv4InterfaceContainer interfaces = address.Assign(devices); UdpEchoServerHelper echoServer(9); ApplicationContainer serverApps = echoServer.Install(nodes.Get(1)); serverApps.Start(Seconds(1.0)); serverApps.Stop(Seconds(10.0)); UdpEchoClientHelper echoClient(interfaces.GetAddress(1), 9); echoClient.SetAttribute("MaxPackets", UintegerValue(1)); echoClient.SetAttribute("Interval", TimeValue(Seconds(1.0))); echoClient.SetAttribute("PacketSize", UintegerValue(1024)); ApplicationContainer clientApps = echoClient.Install(nodes.Get(0)); clientApps.Start(Seconds(2.0)); clientApps.Stop(Seconds(10.0)); Simulator::Stop(Seconds(10.0)); Simulator::Run(); std::ofstream outFile("network_data.csv"); outFile << "Time,PayloadSize\n"; for (double t = 0; t < 10; ++t) { // 假设每秒采样一次 outFile << t << "," << 1024 << "\n"; // 示例数据写入 } outFile.close(); Simulator::Destroy(); } ``` 此代码片段展示了如何将时间戳和有效载荷大小保存到 `network_data.csv` 文件中。 --- ### 3. 构建深度学习模型 利用上述生成的数据文件,构建一个适合的任务模型。例如,对于网络流量分类任务,可以选择 LSTM 模型来捕捉序列中的模式。 #### 使用 TensorFlow 实现 LSTM 模型 ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM # 加载数据集 data = pd.read_csv('network_data.csv') X = data[['PayloadSize']].values.reshape(-1, 1, 1) # 输入形状调整为 [样本数, 时间步长, 特征数] y = np.random.randint(0, 2, size=(len(data),)) # 假设目标标签随机生成 # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 构建 LSTM 模型 model = Sequential([ LSTM(units=50, input_shape=(1, 1)), Dense(1, activation='sigmoid') # 输出层激活函数取决于具体任务 ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test)) ``` 该代码定义了一个简单的时间序列分类模型,并使用生成的日志数据对其进行训练。 --- ### 4. 结合 Docker 提高可移植性 为了简化实验环境管理,建议采用容器化解决方案。例如,可以创建一个包含 ns-3 和深度学习框架的 Dockerfile: ```dockerfile FROM ubuntu:20.04 ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive RUN apt-get update && \ apt-get install -y build-essential python3-pip git && \ pip3 install --upgrade pip setuptools wheel && \ pip3 install tensorflow numpy pandas scikit-learn WORKDIR /app RUN git clone https://github.com/nsnam/ns-3-dev.git ns-3 && \ cd ns-3 && ./waf configure && ./waf build CMD ["bash"] ``` 通过这种方式,可以在任何支持 Docker 的平台上快速重现整个工作流。 --- ### 总结 以上介绍了如何将 ns-3 与深度学习技术结合起来完成特定任务的过程。这不仅涉及基础工具链的搭建,还包括实际应用层面的具体操作方法。
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