GRU-SVM 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

gru-svm/
├── gru_svm/
│   ├── models/
│   │   └── gru_svm.py
│   └── gru_svm_main.py
├── results/
├── setup.sh
├── run.sh
├── requirements.txt
└── README.md

• gru_svm/: 包含项目的主要代码文件。
  • models/: 存放模型定义文件。
    • gru_svm.py: 定义了 GRU-SVM 模型的类。
  • gru_svm_main.py: 项目的启动文件，用于训练和测试模型。
• results/: 存放实验结果的目录。
• setup.sh: 安装项目依赖的脚本。
• run.sh: 运行项目的脚本。
• requirements.txt: 项目依赖的库列表。
• README.md: 项目的说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 gru_svm_main.py，它负责模型的训练和测试。以下是该文件的主要参数：

usage: gru_svm_main.py [-h] -o OPERATION [-t TRAIN_DATASET] -v VALIDATION_DATASET -c CHECKPOINT_PATH [-l LOG_PATH] [-m MODEL_NAME]

GRU+SVM for Intrusion Detection

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -o OPERATION, --operation OPERATION
                        the operation to perform: "train" or "test"
  -t TRAIN_DATASET, --train_dataset TRAIN_DATASET
                        the NumPy array training dataset (*.npy) to be used
  -v VALIDATION_DATASET, --validation_dataset VALIDATION_DATASET
                        the NumPy array validation dataset (*.npy) to be used
  -c CHECKPOINT_PATH, --checkpoint_path CHECKPOINT_PATH
                        path where to save the trained model
  -l LOG_PATH, --log_path LOG_PATH
                        path where to save the TensorBoard logs
  -m MODEL_NAME, --model_name MODEL_NAME
                        name of the model

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 requirements.txt，它列出了项目运行所需的 Python 库。以下是一个示例：

numpy
tensorflow
scikit-learn

安装这些依赖库的命令如下：

sudo pip install -r requirements.txt

通过以上步骤，您可以成功地配置和运行 GRU-SVM 项目。