【VMware安装Kali Linux终极指南】：20年渗透测试专家亲授——避开97%新手踩坑的12个关键步骤

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原创 最新推荐文章于 2026-11-09 12:10:23 发布 149 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
HackingTool：渗透测试工具集一键部署与实战指南 在网络安全领域，渗透测试是评估系统安全性的核心方法，其本质是通过模拟攻击来发现潜在漏洞。这一过程依赖于各类专业工具，如信息收集、漏洞扫描和权限提升等。然而，工具分散、环境配置复杂常成为实践障碍。HackingTool作为集成化工具包管理器，通过统一命令行界面，将数百个主流开源安全工具按模块分类，实现一键安装与运行。其技术价值在于极大简化了工具部署流程，让安全人员能快速构建标准化测试环境，将精力聚焦于漏洞分析与利用逻辑本身。该工具包适用于安全研究、CTF竞赛及授权渗透测试等场景，尤其适合初学者快速上手实践，或 阅读详情
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第一章：Kali Linux与VMware虚拟化环境认知

Kali Linux 是由 Offensive Security 维护的开源渗透测试发行版，专为安全研究、漏洞评估与红队演练设计。其预装了超过600种安全工具（如 Nmap、Metasploit、Burp Suite、John the Ripper 等），并基于 Debian 稳定分支构建，兼顾功能丰富性与系统可靠性。在实际教学与实战环境中，直接在物理机部署 Kali 存在风险且缺乏隔离性，因此 VMware Workstation 或 VMware Fusion 构建的虚拟化环境成为首选沙箱平台。

虚拟化环境的核心优势

  • 资源隔离：每个 Kali 实例运行于独立虚拟硬件层，避免对宿主机系统造成影响
  • 快照管理：可随时保存/回滚至任意历史状态，极大提升实验可重复性与故障恢复效率
  • 网络模式灵活：支持桥接（Bridged）、NAT、仅主机（Host-Only）等多种网络拓扑，适配不同靶场场景

基础环境准备建议

在 VMware 中部署 Kali Linux 前，推荐配置如下最低资源规格：
组件推荐值说明
CPU2 核及以上保障 Metasploit 等多线程工具流畅运行
内存4 GB 起低于 2 GB 将导致图形界面卡顿或工具启动失败
磁盘50 GB 动态分配预留空间用于工具更新、日志存储与靶机镜像导入

验证虚拟机网络连通性

部署完成后，应首先确认网络栈正常工作。执行以下命令检查 IP 分配与外部可达性： 
# 查看当前 IPv4 地址（重点关注 eth0 或 ens33 接口）
ip -4 addr show | grep "inet "

# 测试与网关及公共 DNS 的连通性
ping -c 3 192.168.1.1   # 替换为实际网关地址
ping -c 3 8.8.8.8

# 验证 DNS 解析能力
nslookup google.com
上述命令若全部返回成功响应，表明虚拟网络已就绪，可进入后续靶场搭建或工具实战阶段。

第二章：VMware Workstation/Player环境准备与配置

2.1 VMware版本选型与许可证合规性分析（理论）+ 官方下载与激活实操（实践）

版本定位与适用场景
VMware Workstation Pro 适用于开发测试，Fusion Pro 面向 macOS 用户，vSphere 则专用于企业级虚拟化数据中心。免费版 Workstation Player 已于2024年停止更新，仅支持基础虚拟机运行。
许可证合规性要点
  • 单台物理主机仅可激活一个商业版许可证（Pro/Fusion）
  • vSphere Essentials 套件最多管理3台主机、2 CPU插槽/主机
  • 教育邮箱注册可获Workstation Pro 1年免费授权（需验证.edu域名）
官方下载与离线激活流程
# 下载最新版Workstation Pro（Linux CLI示例）
wget https://download3.vmware.com/software/WKST-1781-LX/vmware-workstation-full-17.8.1-22242691.x86_64.bundle
sudo chmod +x vmware-workstation-full-17.8.1-22242691.x86_64.bundle
sudo ./vmware-workstation-full-17.8.1-22242691.x86_64.bundle --eulas-agreed --console
该命令跳过图形化EULA交互，启用纯终端安装； --console 参数确保在无桌面环境（如Ubuntu Server）中完成部署，避免依赖X11。激活需联网校验License Key，首次启动后自动调用 vmware-vmx服务注册许可状态。

2.2 主机系统资源规划与BIOS/UEFI虚拟化支持验证（理论）+ VT-x/AMD-V启用检测与修复（实践）

虚拟化支持检测原理
现代CPU需在硬件层启用VT-x（Intel）或AMD-V（AMD）才能高效运行虚拟机。该功能默认常被禁用，须经BIOS/UEFI设置并由操作系统确认。
Linux下快速检测命令
grep -E 'vmx|svm' /proc/cpuinfo | head -n2
若输出含 vmx（Intel）或 svm（AMD），表示CPU支持但未确认是否启用；空输出则说明硬件不支持或BIOS中已禁用。
关键启用状态对照表
检测项预期值含义
/sys/module/kvm_intel/parameters/nestedY 或 1嵌套虚拟化已激活
dmesg | grep -i "kvm\|svm\|vmx"包含“enabled”KVM模块成功加载并启用硬件辅助

2.3 VMware Tools机制解析与预加载依赖识别（理论）+ 安装前内核模块兼容性检查（实践）

VMware Tools核心组件加载时序
VMware Tools通过`vmxnet3`, `vmmemctl`, `vmhgfs`等内核模块实现宿主-客户机协同。其预加载依赖由`/lib/modules/$(uname -r)/modules.builtin`与`modules.order`共同决定。
内核模块兼容性验证流程
  1. 校验当前内核版本与Tools支持矩阵匹配性
  2. 检查`/lib/modules/$(uname -r)/build`符号链接有效性
  3. 验证`gcc`, `make`, `kernel-headers`等构建工具链完整性
关键依赖检测脚本示例
# 检查内核头文件路径一致性
if [ ! -d "/lib/modules/$(uname -r)/build" ]; then
  echo "ERROR: Kernel headers not found" >&2
  exit 1
fi
该脚本确保内核构建环境就绪，避免`vmci.ko`等模块编译失败；`uname -r`返回运行时内核版本，是模块符号版本匹配的基准依据。
常见模块兼容性状态表
模块名内核版本支持范围是否需DKMS重建
vmxnet3≥ 3.10否
vmhgfs≥ 4.15是

2.4 网络适配器模式对比：NAT、桥接与仅主机的攻击场景适用性（理论）+ 渗透测试常用网络拓扑配置（实践）

三种模式核心特性对比
模式IP可见性双向通信典型攻击面
NAT仅宿主可见，靶机无外网IP出向默认允许，入向需端口转发横向移动受限，适合隐蔽初始访问
桥接靶机获得真实局域网IP完全双向可达暴露于内网广播域，易触发ARP欺骗/中间人
仅主机仅与宿主及同模式VM互通隔离性强，无外部路由适用于红蓝对抗演练与漏洞复现沙箱
渗透测试常用拓扑配置示例
# 启动桥接模式靶机并扫描其ARP缓存
vboxmanage controlvm "Win10-Target" setlinkstate1 on
vboxmanage modifyvm "Win10-Target" --nic1 bridged --bridgeadapter1 eth0
# 随后在Kali中执行：
arp-scan -l | grep "192.168.1.*"
该命令利用桥接模式下靶机接入物理子网的特性，直接发现其ARP响应，是内网存活主机识别的关键第一步； --bridgeadapter1 eth0 明确绑定宿主机物理接口，避免虚拟网卡选择错误导致拓扑失效。

2.5 虚拟磁盘类型选择：厚置备/精简置备与SSD缓存优化策略（理论）+ Kali专属磁盘分区方案（实践）

虚拟磁盘类型对比
特性厚置备（Eager Zeroed）精简置备（Thin Provisioned）
空间分配创建时即分配全部容量，零初始化按需动态分配，元数据开销小
I/O性能稳定低延迟，适合Kali渗透测试负载首次写入有延迟，易受存储碎片影响
Kali Linux推荐分区方案
  • /boot/efi：512MB（FAT32，UEFI必需）
  • /：30GB（ext4，根文件系统）
  • /home：剩余空间（独立挂载，便于重装保留数据）
  • swap：2GB（启用休眠支持）
SSD缓存优化示例（VMware ESXi）
# 启用VAAI Thin Provisioning Stun（防写满中断）
esxcli storage core device vaai set -d naa.xxxxxx -e true
# 设置SSD作为读缓存层（vSAN场景）
vsan.cache.disk.enable --cache-disk-uuid naa.xxxxxx --host-hostname esxi01
该命令启用VAAI原子操作以避免精简置备磁盘在空间耗尽时的I/O挂起；第二条指令将指定SSD设备注册为vSAN读缓存，提升Kali工具集（如Metasploit、Burp）频繁随机读取响应速度。

第三章：Kali Linux镜像获取与安全验证

3.1 Kali官方镜像发布机制与滚动版/传统版适用场景辨析（理论）+ SHA256校验与GPG签名验证全流程（实践）

镜像发布机制核心逻辑
Kali采用双轨发布模型：滚动版（kali-rolling）基于Debian testing，每日同步上游变更；传统版（如kali-2024.2）基于快照的稳定发行周期，每季度更新一次。
适用场景对比
维度滚动版传统版
适用人群渗透测试研究者、工具链开发者CTF竞赛、教学环境、合规审计
系统稳定性高动态性，偶发兼容性风险经充分集成测试，API/ABI锁定
GPG签名验证实操
# 下载镜像及对应签名文件
wget https://cdimage.kali.org/kali-2024.2/kali-linux-2024.2-installer-amd64.iso
wget https://cdimage.kali.org/kali-2024.2/kali-linux-2024.2-installer-amd64.iso.sig

# 导入Kali官方GPG密钥（首次需执行）
gpg --recv-keys 0x9328F1C470E4A5B2

# 验证签名有效性
gpg --verify kali-linux-2024.2-installer-amd64.iso.sig
该命令校验ISO签名是否由Kali团队私钥签署，输出中“Good signature”表明签名可信，且密钥ID需匹配官方公布的0x9328F1C470E4A5B2。
SHA256完整性校验
  • 下载官方发布的SHA256SUMS文件
  • 使用sha256sum -c SHA256SUMS比对本地ISO哈希值
  • 仅当GPG验证通过后，才信任SHA256SUMS内容

3.2 ARM64/x86_64架构差异对VMware兼容性的影响（理论）+ 镜像格式转换与OVA导入适配技巧（实践）

架构指令集与虚拟化层冲突
VMware Workstation/ESXi 原生仅支持 x86_64 指令集，ARM64 镜像因缺乏二进制翻译层（如 QEMU 的 TCG）无法直接运行。CPUID 指令返回值、异常向量表布局及内存管理单元（MMU）页表格式存在根本性差异。
OVA 解包与架构重打包
# 提取 OVA 并检查固件类型
tar -xvf ubuntu-arm64.ova
grep -A5 "firmware" *.ovf
该命令解包 OVA 后定位 OVF 描述文件中的 <vssd:VirtualSystemType> 字段，确认是否含 vmx-19（x86）或需替换为 vmx-20（实验性 ARM 支持）。
关键适配参数对照表
配置项x86_64 OVAARM64 适配要求
Guest OS Typeubuntu64Guestubuntu64ARMGuest（需 vSphere 8.0+）
FirmwareBIOSUEFI (AArch64)

3.3 Kali预装工具链与APT源设计逻辑（理论）+ 初始源配置与国内镜像加速实测（实践）

预装工具链的分层设计
Kali默认集成600+安全工具，按功能划分为信息收集、漏洞分析、渗透测试等14类，全部通过 katoolin元包统一管理，避免手动依赖冲突。
APT源设计核心逻辑
Kali使用独立的 kali-rolling仓库，采用滚动更新模型，所有软件包经官方签名验证后同步至主源。源地址结构为： 
deb https://http.kali.org/kali kali-rolling main non-free contrib
其中 kali-rolling标识持续集成分支， main含自由软件， non-free含闭源驱动与固件。
国内镜像实测对比
镜像站平均延迟(ms)同步延迟(小时)
中科大12<1
阿里云8<1
清华151~2
一键切换阿里云源
  1. 备份原配置：sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
  2. 写入新源：
    echo "deb https://mirrors.aliyun.com/kali/ kali-rolling main non-free contrib" | sudo tee /etc/apt/sources.list
    该命令覆盖旧源并启用阿里云镜像，tee确保权限直写，避免sudo >重定向失败。

第四章：Kali虚拟机创建与深度调优

4.1 虚拟硬件规格设定：CPU核心数、内存分配与GPU直通可行性评估（理论）+ 渗透测试负载下的性能基准测试（实践）

CPU与内存分配策略
虚拟机需匹配渗透测试工具链的并发需求。推荐最小配置：4 vCPU + 8GB RAM，避免过度分配导致宿主机资源争抢。
GPU直通可行性检查清单
  • 确认宿主机BIOS启用VT-d/AMD-Vi
  • 验证IOMMU组隔离性：
    # 查看IOMMU分组
    sudo dmesg | grep -i iommu
    sudo lspci -vv -s 01:00.0 | grep -A16 "IOMMU group"
    该命令输出可判断GPU是否独占IOMMU组，若含其他设备则直通失败风险高。
渗透负载基准测试对比
配置Hydra爆破吞吐量（req/s）内存占用峰值
2 vCPU / 4GB RAM8423.7 GB
4 vCPU / 8GB RAM21566.9 GB

4.2 BIOS/UEFI固件选择对Secure Boot及引导链的影响（理论）+ Kali GRUB配置与启动参数优化（实践）

Secure Boot与引导链信任边界
UEFI固件启用Secure Boot时，仅加载经微软或自签名密钥签名的EFI可执行文件；BIOS模式则完全绕过该验证，导致GRUB、内核、initramfs均处于无签名校验状态。引导链信任起点从固件层直接决定后续环节的安全纵深。
Kali GRUB启动参数调优
# /etc/default/grub 中关键配置
GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash rd.driver.pre=ahci modprobe.blacklist=nouveau video=vesafb:off"
GRUB_ENABLE_CRYPTODISK=y
GRUB_DISABLE_RECOVERY=true
`rd.driver.pre=ahci` 强制提前加载AHCI驱动以避免LVM/RAID识别延迟；`modprobe.blacklist=nouveau` 防止开源NVIDIA驱动干扰GPU直通或离散显卡初始化；`GRUB_ENABLE_CRYPTODISK=y` 启用LUKS加密卷的GRUB级解密支持。
固件模式与GRUB兼容性对照
固件类型Secure Boot支持GRUB EFI路径典型启动失败原因
UEFI（CSM关闭）✅ 原生支持EFI/kali/grubx64.efi未签名EFI二进制被拒
UEFI（CSM开启）⚠️ 可能降级为LegacyEFI/boot/bootx64.efi混合模式导致签名验证失效
Legacy BIOS❌ 不支持/boot/grub/i386-pc/core.imgSecure Boot相关模块被忽略

4.3 USB设备直通原理与HID攻击载具支持策略（理论）+ 无线网卡（如RTL8812AU）Passthrough配置（实践）

USB直通核心机制
虚拟机通过IOMMU（如Intel VT-d/AMD-Vi）隔离物理USB控制器，将整条USB总线或特定设备直接分配给客户机。HID类设备因协议简单、无需驱动即可触发键盘/鼠标事件，成为常见攻击载具。
RTL8812AU无线网卡Passthrough关键步骤
  1. 确认主机启用IOMMU并加载vfio-pci驱动
  2. 绑定设备PCI ID至vfio驱动（需先解绑xhci_hcd）
  3. 在QEMU启动参数中添加-device vfio-pci,host=01:00.0,multifunction=on
设备绑定脚本示例
# 绑定RTL8812AU（PCI地址01:00.0）到vfio-pci
echo "01 00.0" > /sys/bus/pci/drivers/xhci_hcd/unbind
echo "01 00.0" > /sys/bus/pci/drivers/vfio-pci/bind
该脚本强制解除USB 3.0主控器对设备的管理权，并移交VFIO框架；其中 01:00.0需根据 lspci -nn | grep 0bda实际输出调整（RTL8812AU厂商ID为 0bda）。
直通设备兼容性参考
设备类型是否支持热插拔HID模拟能力
RTL8812AU否无
BadUSB类HID是强

4.4 快照管理策略与渗透实验回滚机制设计（理论）+ 关键节点快照命名规范与自动化备份脚本（实践）

快照生命周期策略
渗透环境需遵循“创建—验证—保留—清理”四阶段策略，关键节点（如靶机初始态、漏洞利用前、权限提升后）强制打点快照，保留周期按风险等级动态设定。
标准化快照命名规范
字段说明示例
env环境标识win2019-ad
phase阶段代号pre-exploit
tsUTC时间戳（精确到分）20240522T1430Z
自动化快照备份脚本
# 基于 VMware vSphere CLI 的快照批量创建
vim-cmd vmsvc/getallvms | awk '$1 ~ /^[0-9]+$/ {print $1, $2}' | \
while read vmid name; do
  [ "$name" = "DC-01" ] && \
    vim-cmd vmsvc/snapshot.create "$vmid" \
      "pre-exploit_$(date -u +%Y%m%dT%H%M%SZ)" \
      "Pre-exploitation baseline for AD lab" true false
done
该脚本遍历所有虚拟机，仅对名称匹配的靶机（如 DC-01）创建带时间戳与语义标签的快照； true启用内存快照以保活会话， false禁用快照链合并以保障回滚原子性。

第五章：安装完成后的关键验证与后续演进路径

核心功能连通性验证
部署完成后，需立即执行端到端健康检查。例如，在 Kubernetes 集群中运行以下命令验证 Ingress 控制器是否就绪： 
# 检查 ingress-nginx Pod 状态及服务端口映射
kubectl get pods -n ingress-nginx -o wide
kubectl get svc -n ingress-nginx
curl -H "Host: demo.example.com" http://$(minikube ip):30080/healthz
可观测性基础设施加固
确保 Prometheus、Grafana 和 Loki 已正确抓取指标、日志与 traces。典型配置验证如下：
  • 确认 prometheus.yml 中已添加对应 job（如 static_configs 指向应用 /metrics 端点）
  • 验证 Grafana 数据源连接状态，并导入预置仪表盘 ID 12345（Nginx Ingress Controller Dashboard）
  • 检查 Loki 日志流标签是否包含 namespace="prod" 且 container="api"
渐进式升级路径规划
阶段目标关键动作
基础稳固期（0–2周）零中断灰度发布能力接入 Argo Rollouts，配置 5% 流量切分策略
平台增强期（3–6周）多集群联邦治理部署 Cluster API + KCP，启用跨集群 Service 导出
安全基线持续校验

每日自动执行：
→ 扫描镜像 CVE（Trivy）
→ 校验 PodSecurityPolicy 或 PSA（Pod Security Admission）等级
→ 审计 RBAC 权限最小化（使用 rbac-lookup 工具生成权限图谱）

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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