使用torchattacks库生成对抗样本，在训练集上对抗训练，并在测试集中测试对抗准确率，代码实现

在PyTorch中，`torchattacks`是一个流行的库，用于创建各种类型的对抗样本来评估模型的鲁棒性。下面是一个简单的步骤，展示如何使用这个库进行对抗训练并计算测试集上的对抗准确率：

首先，你需要安装`torchattacks`库：

pip install torchattacks

然后，假设你已经有一个预训练的模型`model`、数据加载器`train_loader`和`test_loader`，以及一个损失函数`criterion`：

import torchattacks
from torchattacks import PGD
from torchvision.models import ResNet18 # 选择你喜欢的模型

# 初始化对抗攻击实例
attack = PGD(model, eps=8/255, steps=7, targeted=False)

# 对抗训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, targets in train_loader:
        # 对输入进行前向传播和攻击
        adv_inputs = attack(inputs, targets)
        
        # 计算正常的和对抗的预测
        normal_preds = model(inputs)
        adv_preds = model(adv_inputs)
        
        # 更新模型权重，这里假设使用交叉熵作为损失函数
        loss = criterion(normal_preds, targets) + criterion(adv_preds, targets) # 可能需要调整这里的权重比例
        model.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 对抗测试
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for inputs, targets in test_loader:
        # 普通前向传播
        normal_preds = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(normal_preds.data, 1)
        total += targets.size(0)
        correct += (predicted == targets).sum().item()
        
        # 对抗前向传播并计数
        adv_inputs = attack(inputs, targets)
        adv_preds = model(adv_inputs)
        _, adv_predicted = torch.max(adv_preds.data, 1)
        correct_adv = (adv_predicted != targets).sum().item()  # 抗击败的预测通常被视为错误

# 计算对抗准确率
adv_accuracy = 1 - correct_adv / total
print(f"对抗测试集准确率: {adv_accuracy:.4f}")

记得将上述代码中的`num_epochs`、`optimizer`和其他具体参数替换为你实际项目的需求。