如何使用训练完成的PassGAN模型生成密码并导出密码文件

你完成模型训练后，直接使用项目内置的样本生成脚本即可导出密码文件，不需要额外开发功能，具体操作如下：

前置检查 #

先确认训练产出的模型权重文件均存放在项目的checkpoints目录下，正常训练完成后该目录会包含以.ckpt为核心的三类文件：权重数据文件、索引文件、计算图meta文件，这是生成密码的必要前提。

执行生成命令 #

在终端切换到PassGAN项目根目录，运行如下命令即可生成指定数量的密码并导出到文件：

python sample.py \
  --checkpoint checkpoints/[你的模型文件前缀] \
  --num-samples 1000000 \
  --output-file generated_passwords.txt

参数说明：

• --checkpoint：填写训练得到的模型文件前缀即可，例如目录下存在model_120000.ckpt.data-00000-of-00001文件，此处填checkpoints/model_120000
• --num-samples：指定要生成的密码总条数，如果你要和100万条测试集做比对，可按需填写1000000或更大的数值（生成量越大，匹配统计结果越贴近模型真实破解能力）
• --output-file：指定生成密码的导出路径，命令执行完成后，对应路径下会生成文本文件，每行存储1条生成的密码，格式和你使用的rockyou测试集完全一致。

常见问题处理 #

如果运行时出现模型加载错误、生成内容为乱码的问题，优先检查两点：

• 生成命令携带的参数必须和训练时的参数保持一致，例如训练时指定了密码最大长度--max-length 12、自定义字符集，生成时必须追加同样的参数，否则模型输入维度不匹配会运行异常
• 你已经做了TensorFlow v1兼容修改，运行脚本前确认当前环境的TensorFlow版本和你修改代码适配的版本一致，避免版本冲突报错。

匹配统计快速实现 #

导出密码文件后，可直接通过如下方式快速统计和测试集的匹配数量：
如果是Linux/macOS环境，直接用终端命令即可完成去重、交集统计：

# 对两个密码文件分别去重，避免重复条目干扰统计
sort -u generated_passwords.txt > gen_unique.txt
sort -u rockyou-test.txt > test_unique.txt
# 统计两个文件的交集行数，即为匹配到的唯一密码数量
comm -12 gen_unique.txt test_unique.txt | wc -l

如果是Windows环境，可通过Python简单实现统计逻辑：

# 读取生成的密码存入集合去重
with open("generated_passwords.txt", "r", encoding="utf-8", errors="ignore") as f:
    gen_pwd = set(line.strip() for line in f if line.strip())
# 读取测试集密码存入集合去重
with open("rockyou-test.txt", "r", encoding="utf-8", errors="ignore") as f:
    test_pwd = set(line.strip() for line in f if line.strip())
# 计算交集大小得到匹配数
match_num = len(gen_pwd & test_pwd)
print(f"匹配到的密码数量为：{match_num}")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Medhansh Garg