本发明提供一种基于知识蒸馏的网络流量分类方法、装置和设备，该方法包括：获取待分类网络流量；将所述待分类网络流量输入网络流量分类模型，得到所述网络流量分类模型输出的分类结果；所述网络流量分类模型为对教师模型中的网络层划分为多个第一阶段层，并对学生模型中的网络层划分为多个第二阶段层后，再采用知识蒸馏技术对各所述第二阶段层的模型参数进行更新，得到各目标第二阶段层，并基于各所述目标第二阶段层对应的成长反馈系数调整各所述目标第二阶段层中网络层的层数后得到的，所述成长反馈系数用于表征所述学生模型在各所述目标第二阶段层的特征提取能力的变化趋势和所述教师模型中对应第一阶段层的特征提取能力的变化趋势的差距。本发明提供的网络流量分类模型的适用性和泛化性较高，提升了通过学生模型进行网络流量分类时分类结果的准确性。