domain_adv = DomainAdversarialLoss(domain_discri).to(device)

时间: 2024-06-05 18:08:00 浏览: 97
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这段代码是用来定义一个域对抗损失函数的实例。其中，`DomainAdversarialLoss` 是一个类，它的定义在哪里没有给出，但可以猜测它的作用是根据域判别器的输出来计算域对抗损失。`domain_discri` 则是一个域判别器的实例，将其作为参数传入 `DomainAdversarialLoss` 的构造函数中。最后，将得到的域对抗损失函数实例移动到指定的设备上（如 GPU）进行计算。
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def get_adv_loss(device, eps, layer_idx, net, bounds, inputs, targets, n_steps, step_size, detach=True, loss_fn=F.cross_entropy, avg=True, is_train=False): #layer_idx: curr_layer adv_latent = attack_layer(device, eps, layer_idx, net, bounds, inputs, targets, n_steps, step_size, detach, loss_fn) if detach: adv_latent = adv_latent.clone().detach() net.zero_grad() if is_train: net.train() adv_outs = net.forward_from(layer_idx, adv_latent) adv_loss = loss_fn(adv_outs, targets) adv_ok = targets.eq(adv_outs.max(dim=1)[1]).float() if avg: adv_ok = adv_ok.mean() # for motivation adv_num = 1-targets.eq(adv_outs.max(dim=1)[1]).float() return adv_loss, adv_ok, adv_num 这段代码的意思

- device：设备选择； - eps：最大扰动； - layer_idx：选择网络的哪一层； - net：神经网络模型； - bounds：输入数据的上下限； - inputs：输入数据； - targets：标签数据； - n_steps：梯度迭代次数； - step_...

delta = pgd_attack(model, images, torch.tensor([0]), epsilon=0.031, alpha=0.008, num_iter=40) X_adv = (images + delta).clamp(0, 1) # Save adversarial image adv_img = X_adv.squeeze(0).detach().numpy().transpose((1, 2, 0)) adv_img = (adv_img * 0.5 + 0.5) * 255 adv_img = adv_img.astype('uint8')什么意思

这段代码实现了一个基于 Projected Gradient Descent (PGD) 的对抗样本生成攻击，并将生成的对抗样本保存在变量 adv_img 中。 具体来说，pgd_attack 函数对模型 model 进行了 num_iter 轮迭代，每次迭代都...

优化这段代码：import tensorflow as tf import numpy as np # 加载数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 # 定义模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=5) # 生成对抗样本 epsilon = 0.1 x_adv = tf.Variable(x_test[:1000], dtype=tf.float32) y_true = tf.Variable(y_test[:1000], dtype=tf.int64) with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(x_adv) y_pred = model(x_adv) loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred) grad = tape.gradient(loss, x_adv) normed_grad = tf.sign(grad) x_adv = x_adv + epsilon * normed_grad # 评估模型在对抗样本上的性能 model.evaluate(x_adv, y_true)

x_adv = generate_adv_example(model, x_adv, y_true, epsilon) # 评估模型在对抗样本上的性能 model.evaluate(x_adv, y_true) 优化后的代码主要做了以下几个方面的改进： 1. 对抗样本生成过程封装成了函数 ...

def adversarial(x, model, loss_func, c=1e-4, kappa=0, num_iter=100, lr=0.01): """ Create adversarial examples using CW algorithm Args: - x: input image - model: the neural network model - loss_func: the loss function to use - c: the weight for the L2 regularization term (default=1e-4) - kappa: the confidence parameter (default=0) - num_iter: number of iterations for the algorithm (default=100) - lr: learning rate for the optimization (default=0.01) Returns: - x_adv: adversarial example """ x_adv = x.clone().detach().requires_grad_(True) for i in range(num_iter): output = model(x_adv) loss = loss_func(output, torch.tensor([kappa]), x, x_adv, c) model.zero_grad() loss.backward() with torch.no_grad(): x_adv += lr * x_adv.grad x_adv = torch.max(torch.min(x_adv, x + 0.35), x - 0.35) x_adv = torch.clamp(x_adv, 0, 1) x_adv.requires_grad_() return x_adv.detach()上述代码出现TypeError: ce_loss() takes 2 positional arguments but 5 were given错误，请改正

根据代码，loss_func应该是一个... x_adv += lr * x_adv.grad x_adv = torch.max(torch.min(x_adv, x + 0.35), x - 0.35) x_adv = torch.clamp(x_adv, 0, 1) x_adv.requires_grad_() return x_adv.detach()

opt = parser.parse_args()if opt.adv>0 and iter%opt.aiter==0: inputs_adv = ODFA(model, inputs) outputs_adv = model(inputs_adv)

在Python的argparse模块中，parser.parse_args()用于...在这段代码中，如果adv标志设置为True（通常表示应用对抗性训练），并且当前迭代次数满足aiter的倍数，就会计算对抗样例inputs_adv的输出outputs_adv。

def FGSM(self, x, y_true, y_target=None, eps=0.03, alpha=2/255, iteration=1): self.set_mode('eval') x = Variable(cuda(x, self.cuda), requires_grad=True) y_true = Variable(cuda(y_true, self.cuda), requires_grad=False) if y_target is not None: targeted = True y_target = Variable(cuda(y_target, self.cuda), requires_grad=False) else: targeted = False h = self.net(x) prediction = h.max(1)[1] accuracy = torch.eq(prediction, y_true).float().mean() cost = F.cross_entropy(h, y_true) if iteration == 1: if targeted: x_adv, h_adv, h = self.attack.fgsm(x, y_target, True, eps) else: x_adv, h_adv, h = self.attack.fgsm(x, y_true, False, eps) else: if targeted: x_adv, h_adv, h = self.attack.i_fgsm(x, y_target, True, eps, alpha, iteration) else: x_adv, h_adv, h = self.attack.i_fgsm(x, y_true, False, eps, alpha, iteration) prediction_adv = h_adv.max(1)[1] accuracy_adv = torch.eq(prediction_adv, y_true).float().mean() cost_adv = F.cross_entropy(h_adv, y_true) # make indication of perturbed images that changed predictions of the classifier if targeted: changed = torch.eq(y_target, prediction_adv) else: changed = torch.eq(prediction, prediction_adv) changed = torch.eq(changed, 0) changed = changed.float().view(-1, 1, 1, 1).repeat(1, 3, 28, 28) changed[:, 0, :, :] = where(changed[:, 0, :, :] == 1, 252, 91) changed[:, 1, :, :] = where(changed[:, 1, :, :] == 1, 39, 252) changed[:, 2, :, :] = where(changed[:, 2, :, :] == 1, 25, 25) changed = self.scale(changed/255) changed[:, :, 3:-2, 3:-2] = x_adv.repeat(1, 3, 1, 1)[:, :, 3:-2, 3:-2] self.set_mode('train') return x_adv.data, changed.data,\ (accuracy.item(), cost.item(), accuracy_adv.item(), cost_adv.item())

这段代码是一个实现了FGSM（Fast Gradient Sign Method）攻击的函数。FGSM是一种用于生成对抗样本的方法，通过在输入样本上添加一小步扰动来欺骗分类器，使其产生错误的分类结果。 该函数的输入参数包括原始输入...

int32_t aciga_connect_adv_start(void) { int err; struct ble_gap_adv_params adv_param = { .conn_mode = (BLE_GAP_CONN_MODE_UND), .disc_mode = (BLE_GAP_DISC_MODE_GEN), }; if (conn_count == CONFIG_BT_MAX_CONN) { return 0; } BT_DBG("bt_mesh_is_provisioned=%d", bt_mesh_is_provisioned()); if (is_aciga_lowpower_enable()) { adv_param.itvl_min = ADV_SCAN_UNIT(lp_interval); adv_param.itvl_max = ADV_SCAN_UNIT(lp_interval); } else { adv_param.itvl_min = ADV_SCAN_UNIT(100); adv_param.itvl_max = ADV_SCAN_UNIT(100); } aciga_adv_data[ACIGA_FLAG_OFFSET] = bt_mesh_is_provisioned() ? 1 : 0; aciga_ble_gap_adv_set_data(aciga_adv_data, ACIGA_ADV_LEN); if (aciga_rsp_data[0] > 0) { aciga_ble_gap_adv_rsp_set_data(aciga_rsp_data, aciga_rsp_data[0] + 1); } err = aciga_ble_gap_adv_start(0, NULL, INT32_MAX, &adv_param); if (err) { BT_ERR("Advertising failed: err %d", err); return 0; } aciga_adv_started = true; return INT32_MAX; }

其中，通过 BLE_GAP_ADV_PARAMS 结构体设置了广播参数，包括连接模式、发现模式以及广播间隔。如果已经连接的设备数量等于最大连接数，则直接返回 0。根据当前是否已经完成了设备配网，设置 ACIGA 标志位。最后调用 ...

int main(void) { aciga_system_cbs_t cbs = { .ble_stack_inited = ble_stack_inited, .prov_result = prov_result, .platform_io_event = platform_io_event, }; aciga_system_init(&cbs); aciga_app_init(); const device_info_t *_pstdevice_info = aciga_device_strorage_get_device_info(); uint8_t _au8device_mac[6]; aciga_common_str_to_hex( _pstdevice_info->stdid_info.szmac, _au8device_mac, sizeof(_au8device_mac) ); aciga_common_reversal_byte((char *) _au8device_mac, sizeof(_au8device_mac) ); BT_INFO("adv pid=%d", _pstdevice_info->stpid_info.device_pid); uint32_t pid = _pstdevice_info->stpid_info.device_pid; if(pid == 0){ BT_ERR("pid error,use default pid=%d",DEFAULT_PID); pid = DEFAULT_PID; } aciga_connect_adv_config_data(_au8device_mac, pid, _pstdevice_info->stdid_info.szdid); char adv_name[31]; aciga_get_broadcast_name(&adv_name,pid); aciga_connect_adv_config_name(adv_name); aciga_connect_adv_set_lowpoer_interval(ADV_LOWPOWER_INTERVAL); aciga_connect_adv_set_enable(true); uint8_t secret[16]; aciga_common_str_to_hex(_pstdevice_info->stdid_info.szkey, secret, sizeof(secret)); aciga_system_set_conf(ACIGA_SYS_CONF_DEV_SECRET, (void *)secret); bool lowpower_support = true; aciga_system_set_conf(ACIGA_SYS_CONF_LOW_POWER_SUPPORT, (void *)&lowpower_support); pwr_mgr_init(); aciga_host_ota_init(); //test_write_default_key(); // aciga_system_run(0, NULL, NULL); return 0; }

接下来程序调用aciga_device_strorage_get_device_info函数来获取设备信息，并将其存储在一个名为_pstdevice_info的指针所指向的常量中。程序接着将设备MAC地址转换成16进制表示，并将其反转。然后程序根据设备信息...

x_adv = np.load('data\experiment_data\mnist\local\x_train_adv_PGD.npy')

这是一个关于 numpy 的 load 函数的调用，它从 'data\experiment_data\mnist\local\x_train_adv_PGD.npy' 文件中加载 numpy 数组并将其存储到变量 x_adv 中。这种技术通常用于读取和处理数据集或模型参数。

x_adv = (x_adv - 0.5) / 0.5

这是一个数值计算的问题，可以采用下面的公式来解决： ...x_adv = (x_adv - 0.5) / 0.5 其中，x_adv表示原始数据，这个公式是将x_adv减去0.5，再除以0.5得到的新的数据。它在某些机器学习模型的对抗攻击中被使用。

翻译 test_adv_loss, test_adv_acc = model.evaluate(test_adv, test_labels[:1000])

test_adv_loss，test_adv_acc = model.evaluate(test_adv，test_labels[:1000]) 的翻译为：对于测试数据集test_adv和前1000个测试标签，模型进行评估，得到的损失值为test_adv_loss，准确率为test_adv_acc。

在嵌入层使用PGD生成扰动样本，嵌入层代码如下： self.delta_U = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_users, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01)) self.delta_I = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_items, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01)) self.delta_Tu = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_tags, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01))

# 对x_adv进行前向传播，计算损失函数 with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(x_adv) y_pred = model(x_adv) loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y, y_pred) # 对损失函数进行反向...

# Start epoch for adversarial training _C.TRAIN.START_EPOCH_ADV = 50

这个问题是关于对抗训练的起始 epoch 设置，参数名为 _C.TRAIN.START_EPOCH_ADV，其值为 50。这个参数是指模型在训练时从第 50 个 epoch 开始进行对抗训练。对抗训练是一种提高模型鲁棒性的方法，通过向输入数据中...

def generate(inputs, labels, eps): # 实现FGSM inputs_tensor = ms.Tensor(inputs) labels_tensor = ms.Tensor(labels) gradient = gradient_func(inputs_tensor, labels_tensor) # 产生扰动 perturbation = eps * gradient # 生成受到扰动的图片 adv_x = inputs + perturbation return adv_x这段代码什么意思

这段代码实现了一个生成...最后，将扰动加到原始输入上，得到受到攻击的对抗样本adv_x，返回结果。 FGSM攻击是一种简单高效的对抗攻击方法，它通过在输入数据上添加微小的扰动，使得深度神经网络的输出产生误分类。

void sl_notify_gap_evt_to_porting_layer(sl_bt_msg_t *evt) { sl_status_t sc; bd_addr address; uint8_t address_type; struct ble_gap_event event; memset(&event, 0, sizeof(event)); switch (SL_BT_MSG_ID(evt->header)) { // ------------------------------- // This event is generated when an advertisement packet or a scan response // is received from a responder case sl_bt_evt_scanner_legacy_advertisement_report_id: memset(&event, 0, sizeof(event)); event.type = BLE_GAP_EVENT_DISC; event.disc.event_type = convert_to_nimble_adv_type(evt->data.evt_scanner_legacy_advertisement_report.event_flags); event.disc.length_data = evt->data.evt_scanner_legacy_advertisement_report.data.len; event.disc.data = evt->data.evt_scanner_legacy_advertisement_report.data.data; event.disc.addr.type = evt->data.evt_scanner_legacy_advertisement_report.address_type; memcpy(event.disc.addr.val, evt->data.evt_scanner_legacy_advertisement_report.address.addr, 6); event.disc.rssi = evt->data.evt_scanner_legacy_advertisement_report.rssi; notify_ble_event_to_listeners(&event); break; // ------------------------------- // This event indicates that a new connection was opened. case sl_bt_evt_connection_opened_id: event.type = BLE_GAP_EVENT_CONNECT; event.connect.conn_handle = evt->data.evt_connection_opened.connection; app_log_info("BLE connected, conn_id:%d\n", event.connect.conn_handle); notify_ble_event_to_listeners(&event); break; // ------------------------------- // This event indicates that a connection was closed. case sl_bt_evt_connection_closed_id: event.type = BLE_GAP_EVENT_DISCONNECT; event.disconnect.conn.conn_handle = evt->data.evt_connection_closed.connection; event.disconnect.reason = evt->data.evt_connection_closed.reason; app_log_info("BLE disconnected, conn_id:%d, reason:0x%02x\n", event.disconnect.conn.conn_handle, event.disconnect.reason); notify_ble_event_to_listeners(&event); break; case sl_bt_evt_gatt_mtu_exchanged_id: event.type = BLE_GAP_EVENT_MTU; event.mtu.conn_handle = evt->data.evt_gatt_mtu_exchanged.connection; event.mtu.value = evt->data.evt_gatt_mtu_exchanged.mtu; app_log_info("exchange mtu req: %d\n", event.mtu.value); notify_ble_event_to_listeners(&event); break; default: break; } }

这是一个函数的具体实现，实现了将 GAP 事件通知到 porting layer 的功能。函数接收一个 sl_bt_msg_t 类型的指针作为参数，根据不同的 GAP 事件类型，将事件转换成 nimble 的 BLE GAP 事件，然后通知给监听器进行...

解释 adv_imgs = adv_imgs.numpy() # 把tensor格式转成numpy格式 TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.

这个错误提示是因为 adv_imgs 变量是一个位于 GPU 上的 PyTorch tensor，而 numpy() 函数只能用于 CPU 上的 tensor。要将 GPU 上的 tensor 转换为 numpy 数组，你需要先将其转移到 CPU 上，然后再使用 numpy()...

解释 final_adv_imgs = final_adv_imgs[:, :, ::-1].transpose(1, 2, 0) # 将RGB通道顺序变为BGR通道顺序 ValueError: axes don't match array

具体来说，final_adv_imgs的维度应该是HWC（高度x宽度x通道数），但是传递给np.transpose函数的第二个参数却是（1, 2, 0），这个参数表示将final_adv_imgs的第二个维度放到转置后数组的第一个维度，将第三个维度放到...

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SQLite在非易失性内存环境下如何进行事务处理和缓冲区管理的优化？

SQLite作为一种轻量级数据库系统，在面对非易失性内存（NVM）技术时，需要对传统的事务处理和缓冲区管理进行优化以充分利用NVM的优势。传统的SQLite设计在事务处理上存在较高的I/O开销，同时缓冲区管理方面存在空间浪费和并发性问题。随着NVM技术的发展，如Intel Optane DIMM，数据库架构需要相应的革新来适应新的存储特性。在这样的背景下，提出了SQLite-CC这一新型的缓冲区管理方案。 参考资源链接：[非易失性内存下的SQLite缓冲区管理：SQLite-CC](https://wenku.csdn.net/doc/1bbz2dtkc8?spm=1055.2569.300