TensorBoard安装详解

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。

原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/246409.html