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  • 虚拟机 connect: Network is unreachable问题

    万次阅读 多人点赞 2018-04-19 17:38:07
    connect: Network is unreachable"。而调用ifconfig -a命令后,发现并没有eth0网卡,只有一个ens33和一个lo。解决方案:1.编辑/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33配置文件,将其中NAME项和DEVICE项...

    配置虚拟机(linux CentOS 7 64bit)时,调用ping命令并不能正常执行,其反馈为"connect: Network is unreachable"。

    而调用ifconfig -a命令后,发现并没有eth0网卡,只有一个ens33和一个lo。

    解决方案:

    1.编辑/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33配置文件,将其中NAME项和DEVICE项修改为eth0,保存后退出,重命名ifcfg-ens33文件名为ifcfg-eth0。

    另外看到一些小伙伴问对应配置文件找不到的问题,这个配置文件可尝试网上搜ifcfg-eth0然后复制内容,或者如果身边恰好有正常系统的,可以直接拷贝一个。

    如果是etc目录下sysconfig目录不存在的情况,可能是系统版本不同导致。可尝试查看etc目录下是否存在类似名字的目录(如syscfg、sysconfgs)替换对应路径,或是网上搜索自身系统版本的配置目录位置。

    2.编辑/etc/default/grub文件,在GRUB_CMD_LINE_LINUX=""项中,插入"net.ifnames=0 biosdevname=0"(与原有项之间用空格隔开),保存退出。

    3.调用命令grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg更新配置,然后直接reboot重启。

    这样之后再用ifconfig -a命令查看时,就有eth0网卡存在了。

    但此时仍不能连接网络,原因是ifcfg-eth0中的其他参数仍需要调整。

    博主本地连接是采用自动获取IP地址的方式,且在虚拟机网络连接配置上选择了桥接模式。

    所以eth0的网卡配置也应该是自动获取ip地址的,即BOOTPROTO选项设置为dhcp(动态获取),TYPE也不需要设置。如果想采用指定ip,则应该设置为static,另外IPADDR/NETMASK/BROADCAST几个参数也需要指定对应值。

    另外从ens33转换过来的eth0中并没有HWADDR属性,需要自己设置。具体的值可以从虚拟机设置->网络适配器->高级->MAC地址中获取。

    然后ONBOOT属性需要设置为yes,开机启动,保存后reboot即可生效。

    具体参数以供参考:

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  • 今天在centOS 7下更改完静态ip后发现network服务重启不了,翻遍了网络,尝试了各种方法,终于解决了。  现把各种解决方法归纳整理,希望能让后面的同学少走点歪路。。。 首先看问题:执行service network restart...

    今天在centOS 7下更改完静态ip后发现network服务重启不了,翻遍了网络,尝试了各种方法,终于解决了。

         现把各种解决方法归纳整理,希望能让后面的同学少走点歪路。。。

    首先看问题:执行service network restart命令后出现下面的错误:

     

    
     
    1. Restarting network (via systemctl): Job for network.service failed because the control process exited with error code.

    2. See "systemctl status network.service" and "journalctl -xe" for details. [失败]

    根据提示输入systemctl status network.service命令后出现如下错误信息:

     

     

    
     
    1. ● network.service - LSB: Bring up/down networking

    2. Loaded: loaded (/etc/rc.d/init.d/network; bad; vendor preset: disabled)

    3. Active: failed (Result: exit-code) since 五 2017-07-14 19:01:47 CST; 1min 16s ago

    4. Docs: man:systemd-sysv-generator(8)

    5. Process: 4681 ExecStart=/etc/rc.d/init.d/network start (code=exited, status=1/FAILURE)

    6. CGroup: /system.slice/network.service

    7. └─1192 /sbin/dhclient -H mini1 -1 -q -lf /var/lib/dhclient/dhclient--ens33.lease -pf /v...

    8.  
    9. 7月 14 19:01:47 mini1 network[4681]: RTNETLINK answers: File exists

    10. 7月 14 19:01:47 mini1 network[4681]: RTNETLINK answers: File exists

    11. 7月 14 19:01:47 mini1 network[4681]: RTNETLINK answers: File exists

    12. 7月 14 19:01:47 mini1 network[4681]: RTNETLINK answers: File exists

    13. 7月 14 19:01:47 mini1 network[4681]: RTNETLINK answers: File exists

    14. 7月 14 19:01:47 mini1 network[4681]: RTNETLINK answers: File exists

    15. 7月 14 19:01:47 mini1 systemd[1]: network.service: control process exited, code=exited status=1

    16. 7月 14 19:01:47 mini1 systemd[1]: Failed to start LSB: Bring up/down networking.

    17. 7月 14 19:01:47 mini1 systemd[1]: Unit network.service entered failed state.

    18. 7月 14 19:01:47 mini1 systemd[1]: network.service failed.

    network服务启动不了首先保证/etc/sysconfig/network-scripts目录下的ifcfg-xxx(每台机器不一定相同)没有错误(如果你改动过的话),这里的错误指的在更改过程中因为手误敲错字母之类的。

     

    网上最常见的几种做法如下:

    1.和 NetworkManager 服务有冲突,这个好解决,直接关闭 NetworkManger 服务就好了, service NetworkManager stop,并且禁止开机启动 chkconfig NetworkManager off 。之后重启就好了。

     

    2和配置文件的MAC地址不匹配,这个也好解决,使用ip addr(或ifconfig)查看mac地址

     

    
     
    1. 1: lo: <LOOPBACK,UP,LOWER_UP> mtu 65536 qdisc noqueue state UNKNOWN qlen 1

    2. link/loopback 00:00:00:00:00:00 brd 00:00:00:00:00:00

    3. inet 127.0.0.1/8 scope host lo

    4. valid_lft forever preferred_lft forever

    5. inet6 ::1/128 scope host

    6. valid_lft forever preferred_lft forever

    7. 2: ens33: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc pfifo_fast state UP qlen 1000

    8. link/ether 00:0c:29:b8:e7:21 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff

    9. inet 192.168.65.141/24 brd 192.168.65.255 scope global dynamic ens33

    10. valid_lft 1193sec preferred_lft 1193sec

    11. inet6 fe80::cca2:d835:f93:e637/64 scope link

    12. valid_lft forever preferred_lft forever

    00:0c:29:b8:e7:21这个就是MAC地址了,将/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-xxx中的HWADDR(如果没有就添加上)改成这个MAC地址

     

    3.设定开机启动一个名为NetworkManager-wait-online服务,命令为:
    systemctl enable NetworkManager-wait-online.service

     

    =========================================================================================================

    上面两个是我看到最多的解决方法,但是很遗憾,我的并没有解决。

    有查看资料,发现了以下一些方法:

    4.查看/etc/sysconfig/network-scripts下,将其余无关的网卡位置文件全删掉,避免不必要的影响,即只留一个以ifcfg开头的文件,

    留的那一个应和使用ip addr命令查看ip第二条开头的名称一致(我的是ens33,参见上面我贴出的ip addr命令执行结果),所以我只留了一个ifcfg-ens33。(我的其中两台机器就是这么弄好的,因为我在修改前留了备份,把备份删掉就好了。。。)

     

    5.将ifcfg-xxx文件中的DEVICE一行注释掉。

     

    6.将ifcfg-xxx中的NAME改为和文件名一致。

     

    7.在VMWare的编辑-虚拟网络编辑器中将网络模式改为桥接。

     

    8.看VMWare右下角的网络适配器是否连接,如果没有连接则连接上。

    (补充:点击网络适配器-设置,将NAT模式改为桥接试试,我的改为桥接后可以重启network服务了但是上不了网,可以重启后

    再将桥接模式改为NAT模式,发现既可以上网又可以重启network服务了)

     

    9.查看下你电脑有没有禁用了VMware DHCP service和VMware NAT service 这几个vm服务,如果禁用则开启。

     

    10 .如果你改成了静态ip别忘了将BOOTPROTO改为static。

     

    11.如果以上都没有解决,还有最后一招-- 重启 看一看有没有奇迹发生!!(我的另外一台重启后莫名就好了)

    上面这些方法,我基本都试过了,对我的机器有的有用有的没用,但是有人也用这些方法解决了,所以一并记录下来。希望能给予你一点帮助微笑

     

    转载请注明:http://blog.csdn.net/weiyongle1996/article/details/75128239    谢谢。

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  • Failed to restart network.service: Unit network.service not found

    万次阅读 多人点赞 2019-09-30 16:54:49
    在配置完网络设置时重启时会出现这个问题,,原因是和NetworkManager服务有冲突,解决办法就是关闭NetworkManager然后重启一下Network服务 service NetworkManager stop //关闭NetworkManager service network ...

    在配置完网络设置时重启时会出现这个问题,,原因是和NetworkManager 服务有冲突,解决办法就是关闭NetworkManager然后重启一下Network服务

    service NetworkManager stop //关闭NetworkManager
    service network restart //启动network服务 (vm 下安装 centos 可用 nmcli c reload 命令启动)
    

    Network和NetworkManager区别 

    Network:对网卡的配置,network的制御网络接口配置信息改动后,网络服务必须重新新启动,来激活网络新配置的使得配置生效,这部分操作和从新启动系统时时一样的作用。制御(控制)是/etc/init.d/network这个文件,可以用这个文件后面加上下面的参数来操作网络服务

    NetworkManager:是检测网络、自动连接网络的程序。无论是无线还是有线连接,它都可以令您轻松管理。对于无线网络,网络管理器可以自动切换到最可靠的无线网络。利用网络管理器的程序可以自由切换在线和离线模式。网络管理器可以优先选择有线网络,支持 VPN。网络管理器最初由 Redhat 公司开发,现在由 GNOME 管理

    关于NetworkManager一些命令整理如下:

    service NetworkManager stop //关闭NetworkManager
    service NetworkManager status //查看NetworkManager状态
    chkconfig NetworkManager off //禁止开机启动
    chkconfig NetworkManager on //开机启动
    service NetworkManager start //临时启动
    chkconfig NetworkManager off  //永久关闭NetworkManager托管工具

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,欢迎评论交流。能get到知识点不要忘了关注点个赞~ 拒绝白嫖从我们做起hh~ 

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  • Siamese Network理解(附代码)

    万次阅读 多人点赞 2017-02-02 17:15:40
    本文主要通过论文来讲解下siamese network。 提起siamese network一般都会引用这两篇文章: 《Learning a similarity metric discriminatively, with application to face verification》和《 Hamming Distance ...

    author:DivinerShi

    文章地址:http://blog.csdn.net/sxf1061926959/article/details/54836696

    提起siamese network一般都会引用这两篇文章:
    《Learning a similarity metric discriminatively, with application to face verification》和《 Hamming Distance Metric Learning》。

    本文主要通过论文《Learning a Similarity Metric Discriminatively, with Application to Face Verification》来理解siamese网络。

    介绍

    Siamese网络是一种相似性度量方法,当类别数多,但每个类别的样本数量少的情况下可用于类别的识别、分类等。传统的用于区分的分类方法是需要确切的知道每个样本属于哪个类,需要针对每个样本有确切的标签。而且相对来说标签的数量是不会太多的。当类别数量过多,每个类别的样本数量又相对较少的情况下,这些方法就不那么适用了。其实也很好理解,对于整个数据集来说,我们的数据量是有的,但是对于每个类别来说,可以只有几个样本,那么用分类算法去做的话,由于每个类别的样本太少,我们根本训练不出什么好的结果,所以只能去找个新的方法来对这种数据集进行训练,从而提出了siamese网络。siamese网络从数据中去学习一个相似性度量,用这个学习出来的度量去比较和匹配新的未知类别的样本。这个方法能被应用于那些类别数多或者整个训练样本无法用于之前方法训练的分类问题。

    主要思想

    主要思想是通过一个函数将输入映射到目标空间,在目标空间使用简单的距离(欧式距离等)进行对比相似度。在训练阶段去最小化来自相同类别的一对样本的损失函数值,最大化来自不同类别的一堆样本的损失函数值。给定一组映射函数这里写图片描述,其中参数为W,我们的目的就是去找一组参数W。使得当这里写图片描述这里写图片描述属于同一个类别的时候,相似性度量这里写图片描述是一个较小的值,当这里写图片描述这里写图片描述属于不同的类别的时候,相似性度量这里写图片描述较大。这个系统是用训练集中的成对样本进行训练。当这里写图片描述这里写图片描述来自相同类别的时候,最小化损失函数这里写图片描述,当这里写图片描述这里写图片描述来自不同类别的时候,最大化这里写图片描述。这里的这里写图片描述除了需要可微外不需要任何的前提假设,因为针对成对样本输入,这里两个相同的函数G,拥有一份相同的参数W,即这个结构是对称的,我们将它叫做siamese architecture。
    在这篇论文中,作者用这个网络去做面部识别,比较两幅图片是不是同一个人,而且这个网络的一个优势是可以去区分那些新的没有经过训练的类别的样本。

    Siamese也算是降维方法的一种。常见的降维方法有PCA、LDA、Kernel-PCA、MDS、LLE、LB、ISOmap、FA等不做具体介绍。

    网络结构

    这里写图片描述
    上图是论文中的网络结构图,左右两边两个网络是完全相同的网络结构,它们共享相同的权值W,输入数据为一对图片(X1,X2,Y),其中Y=0表示X1和X2属于同一个人的脸,Y=1则表示不为同一个人。即相同对为(X1,X2,0),欺骗对为(X1,X2’,1)针对两个不同的输入X1和X2,分别输出低维空间结果为这里写图片描述这里写图片描述,它们是由这里写图片描述这里写图片描述经过网络映射得到的。然后将得到的这两个输出结果使用能量函数这里写图片描述进行比较。
    这里写图片描述
    损失函数定义

    我们假设损失函数只和输入和参数有关,那么我们损失函数的形式为:
    这里写图片描述
    其中这里写图片描述是第i个样本,是由一对图片和一个标签组成的,其中LG是只计算相同类别对图片的损失函数,LI是只计算不相同类别对图片的损失函数。P是训练的样本数。通过这样分开设计,可以达到当我们要最小化损失函数的时候,可以减少相同类别对的能量,增加不相同对的能量。很简单直观的方法是实现这个的话,我们只要将LG设计成单调增加,让LI单调递减就可以了,但是我们要保证一个前提就是,不相同的图片对(image pairs)距离肯定要比相同图片对的距离大,那么就是要满足:
    这里写图片描述
    所以论文中用了一个
    这里写图片描述
    作为总的损失函数,可以满足这个condition1。论文中进行了各种假设的证明已经单调性的证明,这里不再重复。
    最后给出一个精确的对单个样本的损失函数:
    这里写图片描述
    其中
    这里写图片描述
    ,Q是一个常量。
    这里写图片描述
    上图说明了收敛性。
    总结思想

    其实讲了这么多,主要思想就是三点:
    1、输入不再是单个样本,而是一对样本,不再给单个的样本确切的标签,而且给定一对样本是否来自同一个类的标签,是就是0,不是就是1
    2、设计了两个一模一样的网络,网络共享权值W,对输出进行了距离度量,可以说l1、l2等。
    3、针对输入的样本对是否来自同一个类别设计了损失函数,损失函数形式有点类似交叉熵损失:
    这里写图片描述
    最后使用获得的损失函数,使用梯度反传去更新两个网络共享的权值W。

    优点

    这个网络主要的优点是淡化了标签,使得网络具有很好的扩展性,可以对那些没有训练过的类别进行分类,这点是优于很多算法的。而且这个算法对一些小数据量的数据集也适用,变相的增加了整个数据集的大小,使得数据量相对较小的数据集也能用深度网络训练出不错的效果。

    实验设计

    实验的时候要注意,输入数据最好打乱,由于这样去设计数据集后,相同类的样本对肯定比不相同的样本对数量少,在进行训练的时候最后将两者的数据量设置成相同数量。

    总结

    本文解释的只是最早提出的siamese网络结构,提出的是一种网络结构思想,具体的使用的网络形式完全可以自己定义。包括损失函数,相似度距离的定义等。比如将损失函数的这里写图片描述用hige loss代替等。
    《Hamming Distance Metric Learning》这篇论文对siamese进一步改进,提出了一个triple net,主要贡献是将成对样本改成了三个样本,输入由(X1,X2,Y)变成了(X1,X2,X1’),表示X1和X1’是相同类别的样本,X1和x2是不同样本的类别。
    《Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks》这篇论文写得也很好,将两个网络进行合并,输入的成对标签直接同时输入同一个网络。
    代码

    使用tensorflow在mnist上实现的siamese net

    参考文献2的官方code

    参考文献

    [1] S. Chopra, R. Hadsell, and Y. LeCun. Learning a similarity metric discriminatively, with application to face verification. In Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. CVPR 2005. IEEE Computer Society Conference on, volume 1, pages 539–546. IEEE, 2005.
    [2] Mohammad Norouzi, David J. Fleet, Ruslan Salakhutdinov, Hamming Distance Metric Learning, Neural Information Processing Systems (NIPS), 2012.

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