一、TensorBoard安装环境
TensorBoard是TensorFlow的可视化工具,可帮助用户表示机器学习模型并跟踪进程。在TensorBoard启动时,会将模型的各个部分可视化,包括神经网络结构图、训练和测试准确率、误差率和对数损失等信息。
TensorBoard是一个标准的Python包,可以使用pip安装。TensorBoard需要Python版本3.4或更高版本,同时运行TensorFlow的机器也应当有图形界面,否则可能会出现问题。如果您在本地安装TensorBoard,那么您需要运行已安装的TensorFlow版本。
二、TensorRT安装
在安装TensorBoard之前,您需要先安装TensorRT。TensorRT是NVIDIA®为深度学习社区专门设计的高性能推理引擎,可以帮助在大规模数据量下执行深度学习模型的推理。
TensorRT的安装非常简单,只需要从NVIDIA官网下载TensorRT安装包,然后运行以下命令安装即可:
dpkg -i nv-tensorrt-repo-ubuntu1604-cuda10.1-trt7.0.0.11-ga-20191216_1-1_amd64.deb
apt-key add /var/nv-tensorrt-repo-7.0.0-ga-cuda10.1-trt7.0.0.11-ga-20191216/7fa2af80.pub
apt-get update
apt-get install tensorrt
三、TensorFlow安装
在安装TensorBoard之前,您需要先安装TensorFlow。TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架,可在大规模数据下构建和训练神经网络。
您可以使用以下命令通过pip安装TensorFlow:
pip install tensorflow
为了提高GPU训练速度,您可以安装TensorFlow-GPU:
pip install tensorflow-gpu
四、安装TensorFlow教程
如果您是第一次安装TensorFlow,可以按照以下步骤进行安装:
1. 创建虚拟环境
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
2. 安装依赖
pip install --upgrade pip setuptools wheel
3. 安装TensorFlow
pip install tensorflow
如果您想要使用GPU版本的TensorFlow,则应该安装GPU版本并且安装CUDA和cuDNN库,可以使用以下命令安装:
pip install tensorflow-gpu
4. 启动TensorBoard
tensorboard --logdir=path/to/log-directory
五、TensorFlow详细安装教程
如果您想要更加详细的安装TensorFlow的教程,请参考以下链接: https://www.tensorflow.org/install/
六、安装TensorFlow SSD
TensorFlow SSD是一个基于TensorFlow实现的用于对象检测的深度神经网络。以下是安装步骤:
1. 下载代码库:
git clone https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow.git
2. 安装依赖:
pip install matplotlib opencv-python pillow
3. 下载预训练模型:
- VGG-based models: https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow#models-trained-on-pascal-voc
- Tiny models: https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow#models-trained-on-coco
4. 测试:
python eval_ssd.py \
--dataset_dir=/path/to/test/dataset \
--net=vgg_16_ssd \
--checkpoint_path=/path/to/model/checkpoint \
--label_map_path=/path/to/label/map \
--evaluate_on_cpu=True \
--vis_save_dir=/path/to/save/visualization/images
七、TensorFlow GPU安装
如果您想要在GPU上加速TensorFlow的训练,可以按照以下步骤进行安装:
1. 安装CUDA Toolkit:
- 下载CUDA Toolkit: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
- 安装CUDA Toolkit:
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-1-local-10.1.105-418.39_1.0-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-
/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
2. 安装cuDNN:
- 下载cuDNN: https://developer.nvidia.com/cudnn
- 安装cuDNN:
tar -xzvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
3. 安装TensorFlow-GPU:
pip install tensorflow-gpu
八、Termux安装Snort
如果您想要在移动设备上使用Snort,可以按照以下步骤进行安装:
1. 安装Termux:
- 在Google Play商店中搜索Termux并安装
2. 安装必要的软件包:
pkg install wget make clang pkg-config openssl-dev libpcap-dev
3. 安装DAQ:
wget https://www.snort.org/downloads/snort/daq-2.0.6.tar.gz
tar -xzvf daq-2.0.6.tar.gz
cd daq-2.0.6
./configure
make
make install
4. 安装Snort:
wget https://www.snort.org/downloads/snort/snort-2.9.17.tar.gz
tar -xzvf snort-2.9.17.tar.gz
cd snort-2.9.17
./configure --enable-sourcefire --disable-open-appid
make
make install
5. 运行Snort:
snort -A console -q -u snort -g snort -c /etc/snort/snort.conf -i wlan0
如果愿意,您可以修改snort.conf配置文件。