linux下挂接NFS的方法

【系统移植】uboot 通过 NFS 加载根文件系统(二) —— 修改环境变量 bootcmd、bootargs 阅读详情

挂载NFS:
一.单板启动完成后进行挂载NFS
设置方法:
    1.在服务器上运行sudo vim /etc/exports打开配置文件,在文件末尾加上目标文件夹例如:/home/work/nfs_root/nano_root *(rw,sync,no_root_squash)    (注意:这里的路径不能使用~来表示/home路径)

/home/work/nfs_root/nano_root:要共享的目录

* :允许所有的网段访问

rw :读写权限

sync:资料同步写入内在和硬盘

no_root_squash:nfs客户端共享目录使用者权限

    2.在服务器上运行重启NFS服务sudo /etc/init.d/nfs-kernel-server restart
    3.在单板上挂接NFS可运行sudo mount -t nfs -o nolock 192.168.31.140:/home/work/nfs_root/nano_root  /mnt

    4.在单板上运行ls /mnt即可显示服务器192.168.31.140:/home/work/nfs_root/nano_root中的内容。

    在单板上运行出现错误:
mount.nfs4: mounting 192.168.31.140:/work failed, reason given by server: No such file or directory

参考网站http://www.aichengxu.com/other/734976.htm 未能解决问题

二.单板启动时自动挂载NFS目录作为文件系统

    0.Ubuntu上默认是没有安装NFS服务器的,首先要安装NFS服务程序:
        $ sudo apt-get install nfs-kernel-server
    1.给单板上电,按空格进入uboot中,运行print命令显示uboot的配置参数。
    2.使用该命令设置root根文件系统的位置 set bootargs noinitrd root=/dev/nfs nfsroot=192.168.31.140:/home/work/nfs_root/nano_root ip=192.168.31.30:192.168.31.140:192.168.1.1:255.255.255.0:eth0:off init=/linuxrc console=ttySAC0

linux 内核中的doumentation文件夹中有一个文件nfsroot.txt来说明nfs挂载的方法:

When the kernel has been loaded by a boot loader (see below) it needs to be
told what root fs device to use. And in the case of nfsroot, where to find
both the server and the name of the directory on the server to mount as root.
This can be established using the following kernel command line parameters:


root=/dev/nfs

  This is necessary to enable the pseudo-NFS-device. Note that it's not a
  real device but just a synonym to tell the kernel to use NFS instead of
  a real device.


nfsroot=[<server-ip>:]<root-dir>[,<nfs-options>]

  If the `nfsroot' parameter is NOT given on the command line,
  the default "/tftpboot/%s" will be used.

  <server-ip>    Specifies the IP address of the NFS server.
        The default address is determined by the `ip' parameter
        (see below). This parameter allows the use of different
        servers for IP autoconfiguration and NFS.

  <root-dir>    Name of the directory on the server to mount as root.
        If there is a "%s" token in the string, it will be
        replaced by the ASCII-representation of the client's
        IP address.

  <nfs-options>    Standard NFS options. All options are separated by commas.
        The following defaults are used:
            port        = as given by server portmap daemon
            rsize        = 4096
            wsize        = 4096
            timeo        = 7
            retrans        = 3
            acregmin    = 3
            acregmax    = 60
            acdirmin    = 30
            acdirmax    = 60
            flags        = hard, nointr, noposix, cto, ac


ip=<client-ip>:<server-ip>:<gw-ip>:<netmask>:<hostname>:<device>:<autoconf>

  This parameter tells the kernel how to configure IP addresses of devices
  and also how to set up the IP routing table. It was originally called
  `nfsaddrs', but now the boot-time IP configuration works independently of
  NFS, so it was renamed to `ip' and the old name remained as an alias for
  compatibility reasons.

  If this parameter is missing from the kernel command line, all fields are
  assumed to be empty, and the defaults mentioned below apply. In general
  this means that the kernel tries to configure everything using
  autoconfiguration.

  The <autoconf> parameter can appear alone as the value to the `ip'
  parameter (without all the ':' characters before) in which case auto-
  configuration is used.

  <client-ip>    IP address of the client.

          Default:  Determined using autoconfiguration.

  <server-ip>    IP address of the NFS server. If RARP is used to determine
        the client address and this parameter is NOT empty only
        replies from the specified server are accepted.

        Only required for for NFS root. That is autoconfiguration
        will not be triggered if it is missing and NFS root is not
        in operation.

        Default: Determined using autoconfiguration.
                 The address of the autoconfiguration server is used.

  <gw-ip>    IP address of a gateway if the server is on a different subnet.

        Default: Determined using autoconfiguration.

  <netmask>    Netmask for local network interface. If unspecified
        the netmask is derived from the client IP address assuming
        classful addressing.

        Default:  Determined using autoconfiguration.

  <hostname>    Name of the client. May be supplied by autoconfiguration,
          but its absence will not trigger autoconfiguration.

          Default: Client IP address is used in ASCII notation.

  <device>    Name of network device to use.

        Default: If the host only has one device, it is used.
             Otherwise the device is determined using
             autoconfiguration. This is done by sending
             autoconfiguration requests out of all devices,
             and using the device that received the first reply.

  <autoconf>    Method to use for autoconfiguration. In the case of options
                which specify multiple autoconfiguration protocols,
        requests are sent using all protocols, and the first one
        to reply is used.

        Only autoconfiguration protocols that have been compiled
        into the kernel will be used, regardless of the value of
        this option.

                  off or none: don't use autoconfiguration (default)
          on or any:   use any protocol available in the kernel
          dhcp:        use DHCP
          bootp:       use BOOTP
          rarp:        use RARP
          both:        use both BOOTP and RARP but not DHCP
                       (old option kept for backwards compatibility)

                Default: any

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《计算机网络》复试问答题总结 DNS 是一个联机分布式数据库系统,负责主机名和 IP 地址之间的转换,需要进行域名查询的机器主动发起域名解析请求,域名服务器则随时准备做出响应。域名服务器的数据库中存放着它所管辖范围的主机名和 IP 地址之间的映射表,域名服务器之间又可以相互联络和协作,以便分布在 Internet 各个域名服务器数据库中的域名都能被有效地搜索,从而实现主机名与 IP 地址的映射。为了提高解析效率,使用了域名缓存技术。在服务器、主机中设置一个专用的内存缓冲区。服务器用来存放近期解析过的域名及其对应的 IP 地址的映射。 阅读详情

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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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挂接命令(mount)

挂接命令(mount)      首先,介绍一下挂接(mount)命令的使用方法,mount命令参数非常多,这里主要讲一下今天我们要用到的。       命令格式:      mount [-t vfstype] [-o options] device dir  -   挂接命令(mount)      首先,介绍一下挂接(mount)命令的使用方法,mount命令参数非常多,这里主要讲一

zz728的专栏 587

linux下挂载(mount)光盘镜像文件、移动硬盘、U盘、Windows和NFS网络共享

如何在linux系统下挂接(mount)光盘镜像文件、移动硬盘、U盘以及Windows网络共享和UNIX NFS网络共享。 挂接命令(mount) 命令格式: mount [-t vfstype] [-o options] device dir 其中: 1.-t vfstype指定文件系统的类型,通常不必指定。mount会自动选择正确的类型。常用类型有:   光盘或光盘镜像:iso

u011970711的专栏 860

linux mount (挂载命令)详解

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xiaoxinyu316的专栏 561

linux的mount命令详解

linux下挂载(mount)光盘镜像文件、移动硬盘、U盘、Windows和NFS网络共享 linux是一个优秀的开放源码的操作系统,可以运行在大到巨型小到掌上型各类计算机系统上,随着 linux系统的日渐成熟和稳定以及它开放源代码特有的优越性,linux在全世界得到了越来越广泛

Cobing Liu 757

linux光盘镜像文件在哪,linux下如何读取使用iso 镜像文件的方法

如果拷贝到本地,可以使用mountmount fileName mountPoint -o loop,fileName是镜像文件名(*.iso,*.img),用例:如我有一个/home/rhel5.2.iso光盘镜像文件,mkdir /mnt/bmount /home/rhel5.2.iso /mnt/b -o loop,这样进入目录/mnt/b 你就能浏览rhel5.2.iso的内容了,*.im...

weixin_42150341的博客 3866

linux的mount(挂载)命令详解

linux下挂载(mount)光盘镜像文件、移动硬盘、U盘、Windows和NFS网络共享 linux是一个优秀的开放源码的操作系统,可以运行在大到巨型小到掌上型各类计算机系统上,随着 linux系统的日渐成熟和稳定以及它开放源代码特有的优越性,linux在全世界得到了越来越广泛的应用。现在许多企业的计算机系统都是由UNIX系 统、Linux系统和Windows系统组成的混合系统,不同系统之

rainkop的专栏 897

NFS配置

SuSE Linux 9下如何开启NFS服务 1、现象、问题描述 NFS是Network File System 的简写。NFS 是由SUN公司发展, 并于1984年推出, NFS是一个RPC service ,它使我们能够达到档案的共享, 它的设计是为了在不同的系统间使用, 所以它的通讯协定设计与主机及作业系统无关.当使用者想用远端档案时只要用"mount"就可把remote...

zhuliang1673的专栏 214
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