OpenStack的网络管理指南(5)——网络底层(未完结)

openstack报未能连接接口的错误 一、确认问题 1、在dashboard页面上为一台虚机连接一个新的接口,但是页面报未能连接接口: 2、然后查看neutron的日志看到如下报错: 3、估计是不支持vlan网络,然后看下openvswitch的配置文件: vim /etc/neutron/plugins/ml2/openvswitch_agent.ini 二、解决问题: 1、没有发现bridge_mappings的配置,添加如下新配置: bridge_mappings = vlan:br-vlan 2、添加.. 阅读详情

OpenStack的网络管理指南第五部分


本章介绍了两种网络场景和open vSwitch插件以及Linux桥接插件如何实现这些场景。

Open vSwitch

本节介绍如何用open vSwitch插件实现OpenStack的网络抽象。
配置

This example uses VLAN isolation on the switches to isolate tenant networks. This configuration labels the physical network associated with the public network as physnet1, and the physical network associated with the data network as physnet2, which leads to the following configuration options in ovs_neutron_plugin.ini:

Select Text
1
2
3
4
5
[ovs]
tenant_network_type = vlan
network_vlan_ranges = physnet2:100:110
integration_bridge = br -int
bridge_mappings = physnet2:br-eth1
情景1:一个租户,两个网络,一个路由
第一种方案有两个专用网络( net01 , net02 ) ,每一个网络有一个子网( net01_subnet01 : 192.168.101.0/24 , net02_subnet01:192.168.102.0/24 ) 。两个专用网络都连接到一个路由器将它们与公共网络相连( 10.64.201.0/24 )。


根据服务租户,创建共享路由器,定义公共网络,将其设置为路由器的默认网关
$ tenant=$(keystone tenant-list | awk '/service/ {print $2}')
$ neutron router-create router01
$ neutron net-create --tenant-id $tenant public01 \
          --provider:network_type flat \
          --provider:physical_network physnet1 \
          --router:external=True
$ neutron subnet-create --tenant-id $tenant --name public01_subnet01 \
          --gateway 10.64.201.254 public01 10.64.201.0/24 --enable_dhcp False
$ neutron router-gateway-set router01 public01

根据演示用户租户,建立专用网络net01和相应的子网,把它连接到router01路由器上。配置它来使用物理交换机上ID101的 VLAN 。

$ tenant=$(keystone tenant-list|awk '/demo/ {print $2}'
$ neutron net-create --tenant-id $tenant net01 \
          --provider:network_type vlan \
          --provider:physical_network physnet2 \
          --provider:segmentation_id 101
$ neutron subnet-create --tenant-id $tenant --name net01_subnet01 net01 192.168.101.0/24
$ neutron router-interface-add router01 net01_subnet01

同样,对于net02 ,采用物理交换机上 ID为102 的VLAN:

$ neutron net-create --tenant-id $tenant net02 \
          --provider:network_type vlan \
          --provider:physical_network physnet2 \
          --provider:segmentation_id 102
$ neutron subnet-create --tenant-id $tenant --name net02_subnet01 net02 192.168.102.0/24
$ neutron router-interface-add router01 net02_subnet01
下图显示了如何配置计算主机上的 各种Linux的网络设备 :
各种类型的网络设备
[Note] Note

有四种不同类型的虚拟网络设备: TAP设备, VETH pair,Linux网桥,和Open vSwitch网桥。举个例子,对于一个以太网帧从虚拟机VM01的网卡eth0到物理网络,它必须通过主机内的9台设备:TAP vnet0,Linux bridge qbrnnn, veth pair(qvbnnn, qvonnn), Open vSwitch bridge br-int, veth pair (int-br-eth1, phy-br-eth1), and, finally, the physical network interface card eth1.


一个TAP设备,比如vnet0,虚拟机像 KVM和Xen是如何实现虚拟网卡的(通常称为一个VIF的vNIC ),发送到一个TAP设备上的以太网帧是被客户操作系统所接受。

一个VETH pair是一对直接连接在一起虚拟网络接口,一个以太网帧从一个VETH发送到另一个VETH pair。Openstack的网络使用VETH pair作为虚拟网桥之间的虚拟电缆。

一个Linux网桥的行为像一个枢纽:您可以将多个(物理或虚拟)网络接口设备连接到Linux网桥上,从网桥上任何一个端口发送过来的以太网帧都会被发送到所有其他设备上。

一个open vSwitch网桥的行为就像一个虚拟的交换机:网络接口设备连接到vSwitch网桥的端口上,这个端口可以想物理交换机一样配置,包括VLAN的配置。


整合网桥

br-int OpenvSwitch网桥是整合网桥,计算主机上的所有客户都连接这座网桥,Openstack网络实现网络隔离通过配置br-int的端口。

物理连接网桥

br-eth1提供桥连到物理网卡eth1上,它通过VETH pair连接到整合网桥br-int上( INT- BR- eth1的,PHY - BR- eth1 )。

VLAN 转换

在这个例子中, net01和net02 VLAN的ID分别为1和2。然而,在我们的例子中的物理网络仅支持VLAN ID的取值范围为101至110 。The Open vSwitch 代理负责为br-int和br-eth1做VLAN转换。当br-eth1的接收帧标记VLAN ID为1,PHY- BR- eth1的相关联的端口,它会修改帧的VLAN ID 为 101。同样,当BR- INT接收帧标记VLAN ID为101,INT- BR- eth1的相关联的端口,它会修改帧的VLAN ID 1 。

安全组: iptables和Linux网桥

在理想的情况下,TAP设备vnet0将会直接连接到br-int上边。不幸的是,这是不可能的,因为Openstack安全组的存在,Openstack在TAP设备比如vnet0上使用iptables规则来实现安全组,Open vSwitch 不直接和iptables规则兼容而提供了TAP设备连接的Open vSwitch端口

OpenStack的网络使用一个额外的Linux网桥和VETH pair作为这个问题的解决方法。vnet0连接到linux网桥而不是直接连接到Open vSwitch桥上,qbrXXX。此网桥通过(qvbXXX, qvoXXX) veth pair连接到br-int


网络主机配置

网络主机运行neutron-openvswitch-plugin-agent,the neutron-dhcp-agent, neutron-l3-agent, 和 neutron-metadata-agent 等服务。

在网络主机上,假设eth0连接到外部网络,eth1连接到数据网络,ovs_neutron_plugin.ini文件应该如下配置

1
2
3
4
5
[ovs]
tenant_network_type = vlan
network_vlan_ranges = physnet2:101:110
integration_bridge = br -int
bridge_mappings = physnet1:br-ex,physnet2:br-eth1

下图显示了网络主机的网络设备:

类似于计算主机,存在一个Open vSwitch integration bridge (br-int)和一个Open vSwitch bridge (br-eth1)连接到数据网络,这两者通过veth pair连接,neutron-openvswitch-plugin-agent 充当两个交换接口的VLAN转换。

另外一个Open vSwitch bridge,,br-ex,被连接到外部网络的物理接口上。在这个例子中,物理接口是eth0。



[Note] Note

内部网桥和外部网桥通过veth pair(int-br-ex,phy-br-ex)连接,这个例子中使用第三层来路由从内部网络到外部网络的数据包。这个例子中没有数据包穿过veth pair。

 
Open vSwitch 内部端口
网络主机使用Open vSwitch 内部端口,内部端口使您能够将一个或多个IP地址分配给Open vSwitch,在前面的例子中, BR- INT桥有四个内部端口: tapXXX , qr- YYY , qr- ZZZ , tapWWW。每个内部端口都有一个独立的IP地址与它相关的。内部端口qg- VVV 在br-ex 上。
DHCP agent
默认情况下, OpenStack网络的 DHCP代理使用了一项名为dnsmasq的程序为客户提供DHCP服务。OpenStack网络必须为每一个要求DHCP服务的网络创建一个内部端口并且连接到该端口上,在前面的例子中,接口tapXXX是子网net01_subnet01上,接口tapWWW是net02_subnet01上的。
 L3 agent (routing)
OpenStack网络L3代理通过使用Open vSwitch内部端口实现路由并且依赖网络主机路由数据包。在这个例子: 子网net01_subnet01的接口 qr -YYY ,ip地址为192.168.101.1/24。子网net02_subnet01上的接口qr-ZZZ,ip地址为192.168.102.1/24。接口qg-VVV拥有ip地址为10.64.201.254/24。由于这些接口对网络主机的操作系统可见,因此可以将数据包跨接口路由,只有管理员开启ip转发。
L3代理使用iptables来实现浮动IP做网络地址转换(NAT ) 。
Neutron探讨 -- Openstack网络组件 在讲Neutron之前,我们先来看看Openstack网络组件的发展历程。 1. nova-network Openstack在2010年正式发布它的第一个版本Austin的时候,nova-network作为它的核心组件被包含其中。nova-network的功能主要有: - IP地址分配 包含为虚拟主机分配私有(固定)和浮动IP地址。 - 网络模型与管理 提供了虚拟网络使虚拟主机之间以 阅读详情

相关推荐

OpenStack之虚拟网络管理

在【子网详情】中选中【激活DHCP】复选框,在【分配地址池】文本框中输入两个IP地址,表示DHCP服务分配的IP地址范围,第一个IP地址是起始IP地址,第二个IP地址是结束IP地址,二者以逗号隔开。子网是挂载在网络中的一个IP地址段,它的主要功能是当网络中创建新的端口时为其分配IP地址。Neutron提供了DHCP服务,且其DHCP服务器和VMware Workstation提供的DHCP服务器处于同一个网段,两台DHCP服务器将使云主机获取不到Neutron分配的正确的IP地址,因此需要关闭。

xiaoyu070321的博客 3919

openstack傻瓜式部署方式RDO(2021)

文章目录RDO (packstack)安装示例一、准备与安装 RDO (packstack) 简介:          RDO是红帽Red Hat Enterprise Linux OpenStack Platform的社区版.一个开源工具          可在centos7上快速部署T版,Centos8上快速部署U版 官网: https://

donghua的记录空间 4259

openstack 云平台一体化部署(超详细)

0. 环境预备(CentOS7已经安装并配置静态IP) 0.1 指定DNS服务器的IP(Specifies the IP address of the DNS server) 如果出现下面图片则说明已经默认配置好了 hostname 查看域名(主机名): ip addr 查看虚拟机ip: 0.2 IP与域名(或主机名)映射 vim /etc/hosts 192.168.253.100 tsw01 0.3 关闭防火墙 systemctl stop firewalld systemctl disable

qq_46906413的博客 1万+

单节点OpenStack一体化部署

单节点OpenStack一体化部署 在这里我们使用RDO的Packstack来使用单一的All-in-One(一体化)节点来验证OpenStack云部署 【环境准备】 VM16、Xshell、Openstack-6.0-RHEL7-x86_64、rhel-server-7.1-x86_64-dvd 一、 安装RHEL7虚拟机名为Allinone:(自定义内存8G/10G,50G,单个文件) 1.增加一个SATA,如图所示 第一块SATA使用镜像rhel-server-7.1-x86_64-dvd 第二块SA

Cys_33的博客 2599

企业网络管理-Openstack原理及应用

总结全文内容,强调OpenStack在企业网络管理中的价值,并展望未来OpenStack的发展趋势。

2302_78115046的博客 1023

OPENSTACK简介OpenStack介绍个人笔记

IaaS:基础设施即服务PaaS:平台即服务SaaS:软件即服务云计算是一个服务,openstack和虚拟化是实现这个服务的手段之一;2.openstack是一个云平台,相当于openstack是一个超市,超市里有产品,而产品并不是超市生产的,openstack是没有资源的,是需要对接资源的,而这些资源指的是虚拟化资源或物理资源。基础管理服务包含Keystone、Glance、Nova、Neutron、Horizon五个服务 扩展管理服务包含Cinder、Swift、Trove、Heat、Centimete

3322855165 1万+

在 ML2 中配置 OVS flat network - 每天5分钟玩转 OpenStack(133)

前面讨论了OVS local network,今天开始学习 flat network。 flat network 是不带 tag 的网络,宿主机的物理网卡通过网桥与 flat network 连接,每个 flat network 都会占用一个物理网卡。 在 ML2 配置中 enable flat network 在控制节点 /etc/neutron/plugins/ml2/ml2_conf.ini 中设置 flat network 相关参数: tenant_network...

jj1130050965的博客 1045

Openstack 网络管理企业级实战

在neutron中,flat网络表示扁平化网络的意思,每个flat网络必须要分配一块网卡。其他计算节点当有实例创建的时候也会将网桥和flat网络指定的物理网卡做桥接,然后创建的虚拟机的虚拟网卡如果在flat网络,也会桥接到对应的网桥中。由于我们的flat网络只能创建一个网络,所以flat网络必定是直接和物理网络相关联的,意味着你flat网络类型的网关是一定要在物理三层设备上的。vlan类型和flat类型最大的区别就在于1个物理网卡可以对应多个vlan类型的网络,flat是1对1,vlan是1对 4k+。

悦分享 530

Openstack 网络管理学习指南(一)

OpenStack 是用于构建公共和私有云以及私有托管软件定义基础设施服务的开源软件。2017 年秋季,OpenStack 基金会发布了第 16 个版本的 OpenStack,称为 Pike。自从 2010 年由 NASA 和 Rackspace 作为开源项目推出以来,OpenStack 在全球开发者和运营商的努力下,功能和特性有了显著提升。正是他们的辛勤工作,造就了适合生产使用的云软件,支撑着全球各地各种规模的工作负载。

龙哥盟 1258

【Verilog模块例化全解析:从入门到精通】

本文详细解析了Verilog模块例化的核心概念与方法。主要内容包括: 模块定义与例化的基本概念,强调模块例化会生成独立硬件电路; 两种端口连接方式:位置映射(按顺序连接)和名称映射(按端口名连接),推荐使用名称映射提高可读性; 参数化例化方法,通过parameter实现可配置模块设计; 多层模块嵌套的实战应用,展示复杂设计的层次化实现。 文章通过2位加法器等代码示例,对比分析了不同例化方式的优缺点,为硬件设计中的模块复用提供了实用指导。重点推荐名称映射和参数化设计方法,以提高代码可维护性和设计灵活性。

m0_58476824的博客 1326

Camera tuning flow相机调试流程

相机调试流程分为三大模块:ProcessRaw处理原始数据(黑电平校正、阴影校正),3A实现自动控制(曝光/对焦/白平衡),ISP进行图像精加工(伽马校正、锐化降噪、色彩处理)。三个阶段环环相扣,前阶段为后阶段提供基础,最终输出画质优良且风格化的图像。

weixin_64706696的博客 1229

06.OpenStack网络管理

OpenStack网络管理是平台运维的关键,核心组件Neutron负责管理网络资源。基础概念包括:网络(虚拟交换机)、子网(IP地址段)和端口(虚拟网卡接口)。路由器实现不同网络间的通信,而浮动IP则让内部虚拟机可被外部访问。文章介绍了三种典型网络场景配置:仅内部通信的私有网络、可访问外网的网络,以及多租户隔离网络。同时提供了常见问题的解决方法,如虚拟机无IP、网络不通等。通过Horizon界面和命令行两种方式,帮助运维人员快速掌握OpenStack网络配置技巧。

2202_75490033的博客 752

手把手教你用MATLAB/Simulink模拟微电网潮流方向(附代码下载)

本文提供了一份详细的MATLAB/Simulink微电网潮流仿真实战指南。通过手把手教学,指导读者从零搭建包含光伏、储能和负荷的微电网模型,并模拟并网、孤岛等多种运行场景下的潮流方向变化。文章核心在于利用Simulink实现微电网的动态潮流分析与可视化,帮助工程师深入理解分布式能源系统中的功率平衡与控制策略。

weixin_28314575的博客 106

Openstack 网络管理学习指南(四)

在 OpenStack 网络中引入了 trunking,带来了一些在将 trunk 附加到实例时需要的工作流相关概念。这些概念包括以下内容:Trunk父端口子端口Trunk 是将父端口与子端口绑定的对象。父端口是附加到实例的端口,并代表客户操作系统中的 trunk 链接。该接口看起来像一个正常接口,并继承父端口的 MAC 和 IP 地址。通过客户操作系统内相关接口发送的任何流量都被视为未标记流量,并遵循正常的 Neutron 端口行为。子端口与网络和子网关联,并且不会直接连接到实例。

龙哥盟 1210

思科路由器IPv6各种路由协议配置

思科路由器IPv6路由协议配置:1、静态路由配置;2、默认路由配置;3、RIPng路由配置;4、OSPFv3路由配置。

weixin_41687096的博客 6543

OpenStack 网络管理

Neutron 本身是不依赖任何组件的OpenStack Neutron是一个SDN网络项目,专注于在虚拟计算环境中提供网络即服务(NaaS)Neutron允许用户创建由其他OpenStack服务管理的接口设备并将其连接到网络Neutron作用​ Neutron管理OpenStack环境中虚拟网络基础设施(VNI)和物理网络基础设施(PNI)的访问层面的所有网络方面。

skrloinking的博客 720

基于ESP32的智能厨房控制系统开发

随着智能家居技术的发展,越来越多的家庭开始将传统的厨房设备进行智能化改造,以提高烹饪效率和生活质量。智能厨房控制系统是物联网(IoT)应用的重要组成部分,它将家居设备、传感器和网络结合起来,提供便捷的控制与监测功能,使厨房的烹饪过程更加智能、便捷和安全。基于ESP32的智能厨房控制系统不仅能够实现远程控制和监控,还能实现温度、湿度、烹饪状态的实时反馈,甚至具备智能化的推荐和自动化控制能力。ESP32是一款功能强大、集成度高的嵌入式开发平台,具有Wi-Fi和蓝牙双模通信能力,广泛应用于物联网设备的开发。

2201_76125393的博客 658

Openstack 网络管理学习指南(二)

本章节我们在两个compute节点和一个专用的network节点上安装并配置了 Neutron Open vSwitch 机制驱动和代理,这将在以后用于分布式虚拟路由功能。计划安排在compute02和compute03上的实例将利用 Open vSwitch 虚拟网络组件,而在compute01和上的网络服务则将利用 Linux 桥接。Neutron 的 Linux 桥接和 Open vSwitch 驱动程序和代理都为将虚拟机实例连接到网络的同一问题提供了独特的解决方案。

龙哥盟 2159

X书x-mini-sig_x-mini-mua

X书的tiny风控代码,成功运行x-mini-sig|x-mini-mua

Codeooo 博客 1万+

RK3568-适配phy芯片ip101gri

复位时间查阅数据手册。

Paper_Love的博客 2643

项目七 OpenStack网络管理

端口与子网一样从属于网络,端口与子网之间地位平等,是多对多的关系。内部网络完全由软件定义,又称私有网络,是虚拟机实例所在的网络。提供者网络连接或映射到数据中心的现有二层物理网络。提供者网络只能负责实例的二层连接,缺乏对路由和浮动。路由器的实现细节,只需要关注其端口、网关和路由表。子项目,是在大规模环境下部署的、产品级别的轻量级。提供者网络只需对应实际的物理网络(基础设施)。网络是一个隔离的二层网段,相当于物理网络中的。核心网络服务,还负责保证三层网络之间的路由。的端口类似于虚拟交换机上的网络端口,定义了。

m0_64148419的博客 1602

锂电池充电器电路设计 里面有电路

锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

Openstack 网络管理学习指南(三)

必须配置 Neutron L3 代理,使用与所选机制驱动程序相对应的接口驱动程序。在参考实现中,这可以是 Linux 桥接驱动程序或 Open vSwitch 驱动程序。在此环境中,linux 桥接驱动程序将安装在上。在节点上,更新 Neutron L3 代理配置文件[DEFAULT]...作为参考,以下配置可用于当network[DEFAULT]...Neutron 路由器是 OpenStack 网络的核心组件,为用户提供灵活的网络设计,以最适合他们的应用程序。

龙哥盟 1179

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

干货满满!OpenStack的探索之路——基础理论精讲

前言: openstack是一个开源的云计算管理平台架构,是一系列开源的软件项目的组合。由NASA(美国国家航空航天局)和Rackspace合作研发并发起,以Apache许可证(Apache软件基金会发布的一个自由软件许可证)授权的开源代码项目。 它为私有云和公有云的建设与管理提供了开源软件项目。在传统的运维管理服务器资源的基础上,有了openstack架构之后,才可在其之上部署云平台的服务,进行运维和管理。 一、云计算概述 1.1 云计算概念 云计算管理的是网络资源、存储资源、服务器资源等物理硬件资源。可

qq_41786285的博客 1万+

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

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")

OpenStack的网络管理指南(1)——概述

英文版查看http://docs.openstack.org/trunk/openstack-network/admin/content/ch_preface.html 个人翻译和理解有限,有错误的地方请各位大牛指正 前言 openstack网络的建立是为定义网络连接和云中的寻址提供丰富的API,Neutron服务(先前被称为“Quantum”),使运营商能够利用不同的网络技术去搭建他们的云

program_thinker的专栏 6012

openstack网络管理命令

1、获取网络列表 [root@cc ~(keystone_admin)]# neutron net-list +--------------------------------------+----------+-----------------------------------------------------+ | id ...

weixin_34120274的博客 1929
上一篇: openssl TXT_DB error number 2
下一篇: java装箱图解
思想的苇草
博客等级 码龄15年 35粉丝 20原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值