本申请公开了一种基于知识蒸馏的数据包分类方法及相关装置，所述方法包括基于经过训练的教师模型，确定预设训练集中的各训练数据包各自对应的类别概率向量；基于各训练数据包及其对应的属性数据和类别概率向量构建二进制决策树模型；根据二进制决策树模型生成三元匹配流表并将三元匹配流表部署于可编程交换机，并通过可编程交换机对数据包进行分类。本申请基于预先训练的教师模型所学的知识构建二进制决策树模型，以将复杂的教师模型转换为简单的二进制决策树模型，使得学习到教师模型所学的知识的二进制决策树模型可以布置于可编程交换机，这样一方面可以利用可编程交换机的数据包处理能力，另一方面可以提高可编程交换机的数据包分类效率。