PassGAN 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

PassGAN 项目的目录结构如下：

PassGAN/
├── bin/
├── data/
│   └── train.txt
├── pretrained/
│   └── checkpoints/
│       └── checkpoint_200000.ckpt
├── tflib/
├── LICENSE
├── README.md
├── generated_pass.txt
├── models.py
├── notebook-sample.ipynb
├── notebook-train.ipynb
├── requirements.txt
├── sample.py
├── train.py
└── utils.py

目录介绍：

• bin/: 包含用于生成样本数据集的脚本。
• data/: 包含训练数据集，例如 train.txt。
• pretrained/: 包含预训练模型的检查点文件。
• tflib/: 包含 TensorFlow 库的相关文件。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• generated_pass.txt: 生成的密码样本文件。
• models.py: 定义了模型的结构。
• notebook-sample.ipynb: Jupyter Notebook 文件，用于调试和生成密码样本。
• notebook-train.ipynb: Jupyter Notebook 文件，用于训练模型。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• sample.py: 用于生成密码样本的启动文件。
• train.py: 用于训练模型的启动文件。
• utils.py: 包含项目中使用的实用函数。

2. 项目启动文件介绍

sample.py

sample.py 是用于生成密码样本的启动文件。它使用预训练模型生成密码，并将结果保存到文件中。

使用方法：

python sample.py \
  --input-dir pretrained \
  --checkpoint pretrained/checkpoints/checkpoint_200000.ckpt \
  --output generated_pass.txt \
  --batch-size 1024 \
  --num-samples 1000000

train.py

train.py 是用于训练模型的启动文件。它使用指定的训练数据集训练模型，并保存检查点文件。

使用方法：

python train.py \
  --output-dir output \
  --training-data data/train.txt

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。使用以下命令安装依赖：

pip3 install -r requirements.txt

LICENSE

LICENSE 文件包含了项目的开源许可证信息，本项目使用 MIT 许可证。

README.md

README.md 文件是项目的介绍和使用说明文档，包含了项目的背景、安装方法、使用示例等内容。

通过以上介绍，您可以快速了解 PassGAN 项目的目录结构、启动文件和配置文件，并开始使用该项目进行密码生成和模型训练。