【亲测免费】 URLNet 深度学习恶意网址检测项目教程

1. 项目目录结构及介绍

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├── __pycache__           # 编译产生的缓存文件
├── img                    # 图像资源（如果有的话）
├── .gitignore             # Git 忽略规则文件
├── LICENSE                # 许可证文件
├── README.md              # 项目说明文件
├── TextCNN.py             # 文本卷积神经网络模型文件
├── auc.py                 # ROC 曲线和 AUC 值计算相关脚本
├── demo.sh                # 演示脚本
├── test.py                # 测试脚本
├── train.py               # 训练脚本
└── utils.py               # 辅助工具函数文件

此目录结构包含了项目的核心代码和配置文件。TextCNN.py是主要的深度学习模型实现，train.py用于训练模型，test.py用于测试已训练模型，auc.py用于评估模型性能，demo.sh提供了一个简单的演示流程，而utils.py则包含了辅助函数。

2. 项目启动文件介绍

train.py

该文件是训练脚本，主要用于加载数据集，实例化URLNet模型，并进行模型训练。使用时需要指定训练数据路径、验证数据路径、模型保存路径等参数。通过调用train()函数来开始训练过程，该函数内包括了模型构建、损失函数定义、优化器选择以及训练循环等步骤。

test.py

测试脚本用于在预训练模型上运行新数据以进行预测。它通常接收一个已经训练好的模型权重文件，然后对指定的数据集执行预测，输出结果可能包含预测标签和置信度得分。

demo.sh

这是一个bash脚本，提供了项目的基本演示。它可能会自动下载预训练模型、设置环境变量、运行测试脚本并展示一些样例结果。要运行这个脚本，确保你有权限执行bash脚本并且你的环境已经正确配置。

3. 项目的配置文件介绍

虽然该项目没有专门的配置文件，但可以将命令行参数视为一种动态配置方式。例如，在train.py和test.py中，你可以通过命令行传递以下参数：

• --data_path: 数据集路径
• --model_save_path: 模型保存路径
• --batch_size: 批次大小
• --num_epochs: 训练轮数
• --learning_rate: 学习率

这些参数可以在运行脚本时通过python train.py --data_path=<path> --model_save_path=<path> ...这样的形式进行设定。若要实现更复杂的配置管理，可以考虑创建一个独立的配置文件，如.yaml或.json，并在脚本中导入和解析。

现在你已经了解了URLNet项目的目录结构、启动文件及其配置方法，可以依据这些信息开始搭建和运行你的恶意网址检测系统了。记得在实际操作前，先查看README.md获取更多详细信息和使用指南。