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编程环境：
python 3.6.8
tensorflow 1.12.3 点击下载离线包
matplotlib 3.1.2
numpy 1.17.4
数据集说明：
我所采用的数据集，是我自己构建的一个网络流量数据集，借鉴了Wei Wang等人端到端的思想，
但是处理成的数据集却不同于他们的MNIST型数据集，而是采用的npy进行存储。
由于只是用于测试模型搭建，该数据集仅包含了一部分数据（Chat流量），
原数据来源于加拿大网络安全研究所的公开数据集(ISCX2016)
直接上代码:
训练模型部分：
from tensorflow import keras
from tensorflow.python.keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten, Conv1D, MaxPool1D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
# 数据集路径
dataset_path = 'dataset.npy'
# 接入softmax的全连接层维数
dense_num = 6
# 保存的模型文件路径
model_file = 'model/cnn_6traffic_model.h5'
# [training_images, training_labels,
# validation_images, validation_labels,
# testing_images, testing_labels]
data = np.load(dataset_path, allow_pickle=True)
x_train, y_train, x_test, y_test = np.array(data[0]), np.array(data[1]), np.array(data[2]), np.array(data[3])
print(x_train.shape, y_train.shape)
# 一维化
X_train = x_train.reshape(-1, 784, 1)
# print(X_train)
# X_train = X_train.astype('float32')
X_test = x_test.reshape(-1, 784, 1)
# X_test = X_test.astype('float32')
# 将像素值做归一化，也就是从0~255的取值压缩到0~1之间
# X_train /= 255
# X_test /= 255
# 构建模型
model = keras.models.Sequential()
# 卷积层1 + relu
# 25 卷积核的数量 即输出的维度
# 3 每个过滤器的长度
model.add(Conv1D(32, 3, activation='relu', input_shape=(784, 1), padding="same"))
# 池化层1
model.add(MaxPool1D(pool_size=3, strides=3))
# 卷积层2 + relu
model.add(Conv1D(64, 3, strides=1, activation='relu', padding='same'))
# 池化层2
model.add(MaxPool1D(pool_size=3, strides=3))
# 神经元随机失活
model.add(Dropout(0.25))
# 拉成一维数据
model.add(Flatten())
# 全连接层1
model.add(Dense(1024))
# 激活层
model.add(Activation('relu'))
# 随机失活
model.add(Dropout(0.4))
# 全连接层2
model.add(Dense(dense_num))
# Softmax评分
model.add(Activation('softmax'))
# 查看定义的模型
model.summary()
# 自定义优化器参数
# rmsprop = keras.optimizers.RMSprop(lr=0.001, rho=0.9, epsilon=1e-08, decay=0.0)
# lr表示学习速率
# decay是学习速率的衰减系数(每个epoch衰减一次)
# momentum表示动量项
# Nesterov的值是False或者True，表示使不使用Nesterov momentum
sgd = keras.optimizers.SGD(lr=0.01, decay=1e-4, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(optimizer='sgd', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=1000,
verbose=1, validation_data=[X_test, y_test])
model.save(model_file)
print(history.params)
注：神经网络初涉，有啥问题请直接指出，谢谢！有流量识别领域的小伙伴欢迎打扰！相互交流！
说明：鉴于很多人问我数据集的问题，但写这个文章时所用的仅有“Chat”的流量的数据集我已经删除了，所以我在这里提供了包含有我已处理好的六类网络流量的npy数据集，有需要的自取（下载地址），鉴于之前的数据集是二分类的，但我提供的数据集的六个标签，所以代码中需要做出相应修改，我已将修改后的代码附上了。
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