tensorflow2.9框架下cnn模型训练nsl-kdd数据集准确代码

以下是使用Tensorflow 2.9框架训练CNN模型的代码，数据集为NSL-KDD：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
import pandas as pd
import numpy as np

# 读取NSL-KDD数据集
train_df = pd.read_csv('KDDTrain+.txt', header=None)
test_df = pd.read_csv('KDDTest+.txt', header=None)

# 数据预处理
def preprocess(df):
    # 选取需要的特征列
    features = [1, 2, 3, 41, 42, 43]
    x = df.iloc[:, features].values
    # 将字符串标签转换为整数
    y = df.iloc[:, -1].replace({'normal':0, 'neptune':1, 'warezclient':2, 'ipsweep':3, 'portsweep':4, 'teardrop':5, 'nmap':6, 'satan':7, 'smurf':8, 'pod':9, 'back':10, 'guess_passwd':11, 'ftp_write':12, 'multihop':13, 'rootkit':14, 'buffer_overflow':15, 'imap':16, 'warezmaster':17, 'phf':18, 'land':19, 'loadmodule':20, 'spy':21, 'perl':22}).values
    # 对特征进行归一化处理
    x = (x - x.mean()) / x.std()
    # 将标签转换为one-hot编码
    y = tf.keras.utils.to_categorical(y, num_classes=23)
    return x, y

x_train, y_train = preprocess(train_df)
x_test, y_test = preprocess(test_df)

# 构建CNN模型
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Reshape((6, 1), input_shape=(6,)),
    layers.Conv1D(32, 3, activation='relu'),
    layers.MaxPooling1D(2),
    layers.Conv1D(64, 3, activation='relu'),
    layers.MaxPooling1D(2),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dropout(0.5),
    layers.Dense(23, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

其中，`preprocess`函数用于对数据进行预处理，包括选取特征列、将标签转换为整数并进行one-hot编码、对特征进行归一化处理。`Sequential`模型中使用了两个`Conv1D`层和两个`MaxPooling1D`层，以及一个`Flatten`层、两个`Dense`层和一个`Dropout`层。最后使用`compile`方法编译模型，使用`fit`方法训练模型。