关于我项目的简要介绍可以看一下我的博客：
https://blog.csdn.net/weixin_39032619/article/details/120337693
项目基于pytorch，PyQt
在运行项目前，请先安装winpcap以对网络流量进行嗅探。
安装目录：https://www.winpcap.org/
dataprocess 文件夹负责对将pacp文件进行处理为我们所需要的源文件。
UI 文件夹包含页面的图片资源。
model包含我们所训练的三个模型
NetData 中，我们将网络流量包切成多个数据流并保存在txt文件内
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menu.py是项目主文件，主要是项目逻辑的运行和一些按钮功能的关联
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ui.py 是基于ui.ui，使用QTdesigner生成的文件，不能改动。如果想改动需要在ui.ui上进行改动QTdesigner的部署可以自己上网搜一下，可以通过可视化界面完成一些简要的搭建
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sniff.py负责读取当前网络流
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prepare.py 是负责读取处理后的流量数据并转换为pytorch的tensor
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net.py 是网络模型代码
这里只包含了模型结构还有训练好的模型，训练过程的代码还有数据集我之后再上传到github。
虽然代码写的稀烂，不过请大家不要吝啬自己的star，算是给我写代码的认可。
项目运行结果：
