第6单元：实训-小型校园网网络解决方案的设计与实施_设计一个完整的网络解决方案的设计，并在模拟器上模拟实施。

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实训：小型校园网网络解决方案的设计与实施

实训目的

设计一个完整的网络解决方案的设计，并在模拟器上模拟实施。

实训要求

（1）高性能、全交换，满足用户需求

（2）要求为校园内网找到合适的私有网络地址

（3）要求建立一个最节省 IP 地址的有效地址方案

（4）要求每个设备都有能相互区分的名称

　（5）要求在交换机上设置本地和远程访问口令

（6）要求在路由器上设置本地和远程访问口令

　（7）实现网络设备的安装和调试

　（8）管理简单

　（9）系统安全，保密性高

实训内容要搭建的网络是一个在小型的校园网络，主要适宜单一建筑

物（教学楼）内的网络解决方案。具体内容：

（1）3 个校区：总校区、东校区和西校区

（2）总校区有 5 个多媒体教室（每个教室约 5 台机器）；1 个电

子阅览器（10 台机器）；5 个机房（每个机房 4 台机器）

（3）东校区有 4 个多媒体教室（每个教室约 5 台机器）； 3 个机

房（每个机房 4 台机器）

（4）西校区有 1 个多媒体教室（每个教室约 5 台机器）； 5 个机

房（每个机房 4 台机器）

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2021-03-26 20:54:33,596 - Model - INFO - Epoch 1 (1/200): 2021-03-26 20:57:40,380 - Model - INFO - Train Instance Accuracy: 0.571037 2021-03-26 20:58:16,623 - Model - INFO - Test Instance Accuracy: 0.718528, Class Accuracy: 0.627357 2021-03-26 20:58:16,623 - Model - INFO - Best Instance Accuracy: 0.718528, Class Accuracy: 0.627357 2021-03-26 20:58:16,623 - Model - INFO - Save model... 2021-03-26 20:58:16,623 - Model - INFO - Saving at log/classification/pointnet2_msg_normals/checkpoints/best_model.pth 2021-03-26 20:58:16,698 - Model - INFO - Epoch 2 (2/200): 2021-03-26 21:01:26,685 - Model - INFO - Train Instance Accuracy: 0.727947 2021-03-26 21:02:03,642 - Model - INFO - Test Instance Accuracy: 0.790858, Class Accuracy: 0.702316 2021-03-26 21:02:03,642 - Model - INFO - Best Instance Accuracy: 0.790858, Class Accuracy: 0.702316 2021-03-26 21:02:03,642 - Model - INFO - Save model... 2021-03-26 21:02:03,643 - Model - INFO - Saving at log/classification/pointnet2_msg_normals/checkpoints/best_model.pth 2021-03-26 21:02:03,746 - Model - INFO - Epoch 3 (3/200): 2021-03-26 21:05:15,349 - Model - INFO - Train Instance Accuracy: 0.781606 2021-03-26 21:05:51,538 - Model - INFO - Test Instance Accuracy: 0.803641, Class Accuracy: 0.738575 2021-03-26 21:05:51,538 - Model - INFO - Best Instance Accuracy: 0.803641, Class Accuracy: 0.738575 2021-03-26 21:05:51,539 - Model - INFO - Save model... 2021-03-26 21:05:51,539 - Model - INFO - Saving at log/classification/pointnet2_msg_normals/checkpoints/best_model.pth 我有类似于这样的一段txt文件，请你帮我写一段代码来可视化这些训练结果

你好，根据你提供的信息，我可以帮助你写一个 Python 代码来可视化训练结果。首先，你需要读入这个 txt 文件，并将其转换为 Python 可以处理的数据结构，例如列表或字典。接下来，你可以使用 Python 的可视化库，例如 Matplotlib 或 Seaborn，来绘制出训练和测试的精度曲线，并将其保存到文件中。下面是一个示例代码，你可以根据自己的需要进行修改： ```python

2021-03-26 20:58:16,698 - Model - INFO - Epoch 2 (2/200): 2021-03-26 21:01:26,685 - Model - INFO - Train Instance Accuracy: 0.727947 2021-03-26 21:02:03,642 - Model - INFO - Test Instance Accuracy: 0.790858, Class Accuracy: 0.702316 2021-03-26 21:02:03,642 - Model - INFO - Best Instance Accuracy: 0.790858, Class Accuracy: 0.702316 2021-03-26 21:02:03,642 - Model - INFO - Save model... 怎样从这种txt文件中，编写一段代码，使我的训练结果可视化

这段文本中给出的是机器学习模型在训练和测试过程中的精度信息。为了可视化这些信息，你可以使用 Python 中的可视化库（如 matplotlib、seaborn 或 plotly）将训练精度、测试精度以及类别精度的数值绘制成图表。例如，你可以使用 matplotlib 的 `plot` 函数来绘制训练精度和测试精度随着训练轮数的变化的折线图。你可以使用 Pandas 库来读取文本文件，并使用正

torchrun --nproc_per_node=${GPUS_PER_NODE} --nnodes=${WORKER_CNT} --node_rank=${RANK} \ --master_addr=${MASTER_ADDR} --master_port=${MASTER_PORT} cn_clip/training/main.py \ --train-data=${train_data} \ --val-data=${val_data} \ --resume=${resume} \ ${reset_data_offset} \ ${reset_optimizer} \ --logs=${output_base_dir} \ --name=${name} \ --save-step-frequency=${save_step_frequency} \ --save-epoch-frequency=${save_epoch_frequency} \ --log-interval=${log_interval} \ ${report_training_batch_acc} \ --context-length=${context_length} \ --warmup=${warmup} \ --batch-size=${batch_size} \ --valid-batch-size=${valid_batch_size} \ --valid-step-interval=${valid_step_interval} \ --valid-epoch-interval=${valid_epoch_interval} \ --lr=${lr} \ --wd=${wd} \ --max-epochs=${max_epochs} \ --vision-model=${vision_model} \ ${use_augment} \ --text-model=${text_model} \ --use-flash-attention # activate FlashAttention运行到这里卡住怎么回事

这是一条使用torchrun命令行工具训练AI模型的命令，其中包含了多个参数和选项，主要包括： - nproc_per_node：每个节点使用的GPU数量 - nnodes：使用的节点数量 - node_rank：当前节点的排名 - master_addr：主节点的地址 - master_port：主节点的端口号 - train-data：训练数据的路径 - val-data：验证数据的路径 -

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