ET-BERT开源项目使用指南

1. 项目目录结构及介绍

ET-BERT项目是基于Transformer预训练模型，专为加密流量分类设计的网络流量分析工具，其在2022年The Web Conference（WWW）会议上被接受。以下是该GitHub仓库的主要目录结构及其简要说明：

• src: 核心源代码存放处，包括模型定义、数据处理、训练和评估逻辑。
  • model.py: 包含ET-BERT模型的具体实现。
  • data.py: 数据加载和预处理相关代码。
  • train.py, evaluate.py: 训练和评估脚本。
• fine-tuning: 细化任务示例，展示如何将ET-BERT应用于具体的加密流量分类任务。
  • run_classifier.py: 示例脚本，用于细调模型。
• requirements.txt: 列出了运行项目所需的Python库和版本。
• README.md: 项目概述、安装步骤、快速入门等重要信息。
• LICENSE: MIT许可协议，规定了软件的使用权限。

2. 项目的启动文件介绍

主要的启动文件通常位于训练和细化任务相关的目录中：

• train.py: 用于模型的预训练或从头开始训练。通过调整参数可以进行不同的训练设置。
• run_classifier.py: 在完成预训练之后，利用此脚本来对ET-BERT模型进行细化，以适应特定的加密流量分类任务。它需要正确配置数据路径和可能的模型超参数。

启动流程一般包括以下步骤：

1. 配置环境和依赖项（参照requirements.txt）。
2. 修改配置文件或脚本内的参数以满足实验需求。
3. 运行相应的训练或评估脚本，例如，在命令行执行python train.py或python fine-tuning/run_classifier.py。

3. 项目的配置文件介绍

虽然直接的配置文件名没有在提供的信息中明确指出，但通常这类项目会包含一系列的.yaml或.ini文件来存储预设的配置选项。对于ET-BERT，配置项可能被嵌入到Python脚本本身或者通过命令行参数传递。关键的配置元素通常涉及：

• 环境设定：如CUDA版本、GPU选择。
• 训练参数：总步数(total_steps)、保存检查点的步数(save_checkpoint_steps)、批次大小(batch_size)等。
• 模型架构：如编码器类型(transformer)、掩码模式(fully_visible)。
• 数据路径：训练和验证数据集的位置。
• 预训练模型路径：如果使用预训练模型，则需指定路径。

为了具体配置项目，用户可能需要在脚本内部或通过外部脚本修改这些参数，确保它们符合自己的实验设置和硬件条件。由于未提供直接的配置文件示例，建议查阅项目文档或源码中的注释来获取详细的配置指导。