ma_cisco_malware/Makefile

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3.3 KiB
Makefile

run:
python3 main.py --mode train --data data/rk_mini.csv.gz --model results/test/test_client --epochs 2 \
--filter_embd 8 --kernel_embd 3 --filter_main 16 --kernel_main 3 --dense_main 16 \
--dense_embd 8 --domain_embd 8 --batch 64 --type final --model_output client --runs 1
python3 main.py --mode train --data data/rk_mini.csv.gz --model results/test/test_final --epochs 2 \
--filter_embd 8 --kernel_embd 3 --filter_main 16 --kernel_main 3 --dense_main 16 \
--dense_embd 8 --domain_embd 8 --batch 64 --type final --model_output both --runs 1
python3 main.py --mode train --data data/rk_mini.csv.gz --model results/test/test_inter --epochs 2 \
--filter_embd 8 --kernel_embd 3 --filter_main 16 --kernel_main 3 --dense_main 16 \
--dense_embd 8 --domain_embd 8 --batch 64 --type inter --model_output both --runs 1
python3 main.py --mode train --data data/rk_mini.csv.gz --model results/test/test_soft --epochs 2 \
--filter_embd 8 --kernel_embd 3 --filter_main 16 --kernel_main 3 --dense_main 16 \
--dense_embd 8 --domain_embd 8 --batch 64 --type soft --model_output both --runs 1
python3 main.py --mode train --data data/rk_mini.csv.gz --model results/test/test_long --epochs 2 \
--filter_embd 8 --kernel_embd 3 --filter_main 16 --kernel_main 3 --dense_main 16 \
--dense_embd 8 --domain_embd 8 --batch 64 --type long --model_output both --runs 1
python3 main.py --mode train --data data/rk_mini.csv.gz --model results/test/test_staggered --epochs 2 \
--filter_embd 8 --kernel_embd 3 --filter_main 16 --kernel_main 3 --dense_main 16 \
--dense_embd 8 --domain_embd 8 --batch 64 --type staggered --model_output both --runs 1
test:
python3 main.py --mode test --batch 128 --models results/test/test_both_* --data data/rk_mini.csv.gz --model_output both
python3 main.py --mode test --batch 128 --models results/test/test_client_* --data data/rk_mini.csv.gz --model_output client
fancy:
python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_both_1 --data data/rk_mini.csv.gz
python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_both_2 --data data/rk_mini.csv.gz
python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_both_3 --data data/rk_mini.csv.gz
python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_both_4 --data data/rk_mini.csv.gz
python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_both_5 --data data/rk_mini.csv.gz
python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_client_1 --data data/rk_mini.csv.gz
python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_client_2 --data data/rk_mini.csv.gz
python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_client_3 --data data/rk_mini.csv.gz
python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_client_4 --data data/rk_mini.csv.gz
all-fancy:
python3 main.py --mode all_fancy --batch 128 --models results/test/test* --data data/rk_mini.csv.gz \
--out-prefix results/test/
hyper:
python3 main.py --mode hyperband --batch 64 --train data/rk_data.csv.gz
clean:
rm -r results/test/
rm data/rk_mini.csv.gz_raw.h5
rm data/rk_mini.csv.gz.h5