delta = pgd_attack(model, images, torch.tensor([0]), epsilon=0.031, alpha=0.1, num_iter=10)各个参数的作用

这里是 `pgd_attack` 函数的调用，各个参数的作用如下：

- `model`：要攻击的模型，可以是任何 PyTorch 模型。
- `images`：输入的原始图像，可以是单张或多张图像组成的批次。
- `torch.tensor([0])`：目标标签，即希望模型将对抗样本分为哪一类。这里设置为 `[0]` 表示将对抗样本分为第 0 类。
- `epsilon=0.031`：对抗扰动的最大范数，即对抗样本与原始样本之间的像素值差异的上限。这个值越大，对抗样本就越不稳定，但攻击成功的概率也会提高。
- `alpha=0.1`：学习率，即每次迭代更新像素值的大小。这个值越大，对抗样本的更新速度就越快，但也会影响攻击的效果和稳定性。
- `num_iter=10`：迭代次数，即对抗样本生成的最大迭代次数。这个值越大，攻击成功的概率也会提高，但同时也会增加计算量和时间消耗。

这里需要注意的是，该函数只能够针对单张图像进行攻击，如果需要攻击多张图像，则需要将它们组成一个批次，并使用相应的函数进行攻击。此外，`pgd_attack` 函数还可以调整其他参数，比如 `random_start` 参数，用于控制是否在每次迭代时随机初始化对抗扰动。