******注意,实验结束请立即删除云主机、UFS文件存储,节省费用******
******注意2,实验未结束且短期内不会继续实验,也请删除所有上述资源。下次实验时重新创建******
实验步骤 一)
实验步骤 二)
实验步骤 三)
实验步骤 四)
实验步骤 五)
11月10日23:59
云主机UHost、文件存储UFS、镜像库UHub、私有网络VPC、基础网络UNet
云主机UHost、文件存储UFS、镜像库UHub、基础网络UNet
MNIST:
MNIST是一个手写数字数据库,包含60000个训练样本和10000个测试样本,是一个能够快速上手的、用于尝试机器学习和模式识别技术的数据集。
**************作业1:请将含有文件存储ip地址信息的页面截图,并插入实验报告***************
sudo yum install -y nfs-utils
NFS(Network File System)是一个能够使得本地主机访问远程主机文件系统的应用程序。因为步骤一)创建的文件存储对于当前的云主机来讲是一个远程存储(网络存储),使用NFS协议才能将其挂载到当前云主机上。
sudo mount -t nfs4 你的文件存储IP地址:/ /mnt
df -hT
你应该看到如下图所示内容
**************作业2:请将df -hT的运行后界面截图,并插入实验报告***************
sudo yum install -y git
git config --global user.name "51255903039"
git config --global user.email "51255903039@stu.ecnu.edu.cn"
ssh-keygen -t rsa -C '51255903039@stu.ecnu.edu.cn'
不用在提示符中输入任何内容,连摁回车,密钥即生成。可以在~/.ssh/下看到你生成的两个密钥,id_rsa是私钥,id_rsa.pub是公钥。如果你使用root账号,密钥在/root/.ssh/目录下。接下来我们要把公钥给码园,以后从这台云主机访问码园,云主机会把私钥提供给码园进行身份验证。
cat ~/.ssh/id_rsa.pub
复制屏幕上出现的公钥内容
eval 'ssh-agent -s'
exec ssh-agent bash
ssh-add ~/.ssh/id_rsa
ssh -T git@gitea.shuishan.net.cn
如果你看到类似如下输出,说明密钥访问设置成功
cd /mnt
sudo mkdir mnist
sudo chown xuesong:xuesong mnist //更改mnist文件夹拥有者(即你的云主机登录账号)。假如你使用root账号,这步不需要
cd mnist
git init
git pull git@gitea.shuishan.net.cn:luxuesong_dase_ecnu_edu_cn/mnist.git //将pull后面的内容替换成你仓库的ssh地址
在步骤四)和五)中,我们将代码放在code文件夹中,数据放在data中,模型放在output中
**************作业3:请在mnist目录下运行ls -la命令并截图,插入实验报告***************
docker login uhub.service.ucloud.cn -u 707661163@qq.com //换成你的ucloud登录邮箱
docker pull uhub.service.ucloud.cn/cloud_computing/python:latest
docker run -it uhub.service.ucloud.cn/cloud_computing/python /bin/bash
python -V
pip list
**************作业4:请将进入容器测试python页面截图,插入实验报告***************
wget https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz
git remote add origin git@gitea.shuishan.net.cn:luxuesong_dase_ecnu_edu_cn/mnist.git //替换成你的码园仓库
git add .
git commit -m "xuesong's first commit"
git push origin master
没有报错则成功push,去水杉码园查看你的仓库验证。
pip install -U numpy==1.16.4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install tensorflow==1.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
docker run -v /mnt/mnist:/home/mnist -it uhub.service.ucloud.cn/cloud_computing/python /bin/bash
**************作业5:上述代码训练的模型,在测试集上精度较低(如下图),请把测试集上的精度提升到95%以上(即运行model.evaluate(x_test, y_test)后,accurray在95%以上),将运行结果截图并插入实验报告***************
提示:你可以尝试增加epoch,也可以尝试更换优化器,其他优化器有Adagrad, RMSprop, Adam等
git add .
git commit -m "commit source code and model"
git push origin master