基于pgd的手写数字识别

PGD（Projected Gradient Descent）是一种对抗样本生成方法，其基本思想是在原始样本的基础上，通过对样本进行微小偏移，生成一个新的对抗样本，使得分类器输出结果发生错误。

在手写数字识别中，我们可以利用PGD生成对抗样本，以检验模型的鲁棒性。具体步骤如下：

1. 定义模型结构：使用深度学习模型（如CNN）来训练手写数字识别模型。

2. 定义对抗样本生成函数：使用PGD算法来生成对抗样本。对于每个输入样本，我们可以通过多次迭代微小扰动来生成对抗样本，并利用分类器的梯度信息来更新扰动值。

3. 训练模型：使用生成的对抗样本与原始样本一起进行训练。这样可以使得模型在面对对抗样本时，也能够正确地进行分类。

4. 测试模型：使用测试集来评估模型的性能。我们可以比较模型在原始样本和对抗样本上的分类准确率，以评估模型的鲁棒性。

需要注意的是，PGD算法需要进行多次迭代才能生成对抗样本，因此会增加模型的训练时间。此外，对抗样本的生成也需要对原始样本进行微小扰动，因此需要注意对样本进行归一化等预处理操作，以避免扰动过大导致分类器失效。

相关问题

生成一段基于PGD攻击算法输入和输出图像都为32*32像素的代码

好的，以下是一个使用PGD攻击算法对CIFAR-10数据集中32*32像素图像进行攻击的示例代码：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

from models import Net # 自定义的模型

def pgd_attack(model, images, labels, eps=0.3, alpha=2/255, iters=40):
    # PGD攻击函数
    loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    ori_images = images.data

    for i in range(iters):
        images.requires_grad = True
        outputs = model(images)
        cost = loss(outputs, labels).to(device)
        grad = torch.autograd.grad(cost, images, 
                                   retain_graph=False, create_graph=False)[0]
        
        adv_images = images + alpha*grad.sign()
        eta = torch.clamp(adv_images - ori_images, min=-eps, max=eps)
        images = torch.clamp(ori_images + eta, min=0, max=1).detach_()
    
    return images

# 加载CIFAR-10数据集
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
           'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')

# 实例化模型
model = Net()
model.to(device)

# 训练模型

# 对测试集中的图像进行PGD攻击
dataiter = iter(testloader)
images, labels = dataiter.next()
images = images.to(device)
labels = labels.to(device)
adv_images = pgd_attack(model, images, labels)

# 显示原始图像和攻击后的图像
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def imshow(img):
    img = img / 2 + 0.5     # 非标准化
    npimg = img.numpy()
    plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
    plt.show()

imshow(torchvision.utils.make_grid(images.cpu()))
imshow(torchvision.utils.make_grid(adv_images.cpu()))

需要注意的是，这里的`models.Net()`是一个自定义的模型，你需要根据你自己的模型进行相应的修改。同时，需要确保你的模型能够处理32*32像素的图像。

生成一段基于CIFAR模型实现PGD算法的代码

以下是基于 CIFAR10 模型实现 PGD 算法的 Python 代码：

import torch
from torch import nn
from torchvision import models, datasets, transforms

# Load CIFAR10 dataset
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

# Load CIFAR10 model
model = models.resnet18(pretrained=False)
model.fc = nn.Linear(512, 10)
model.load_state_dict(torch.load('cifar10_model.pth'))

# Define PGD attack
def pgd_attack(model, x, y, epsilon=0.03, alpha=0.01, num_iter=40, randomize=True):
    if randomize:
        x_adv = x + torch.empty_like(x).uniform_(-epsilon, epsilon)
    else:
        x_adv = x.clone().detach()

    for i in range(num_iter):
        x_adv.requires_grad_()
        with torch.enable_grad():
            loss = nn.CrossEntropyLoss()(model(x_adv), y)
        grad = torch.autograd.grad(loss, [x_adv])[0]
        x_adv = x_adv.detach() + alpha * torch.sign(grad.detach())
        x_adv = torch.min(torch.max(x_adv, x - epsilon), x + epsilon)
        x_adv = torch.clamp(x_adv, 0, 1)

    return x_adv

# Evaluate model with PGD attack
def evaluate_pgd(model, dataset, epsilon=0.03, alpha=0.01, num_iter=40):
    model.eval()
    correct = 0
    total = 0
    for x, y in dataset:
        x_adv = pgd_attack(model, x.unsqueeze(0), y.unsqueeze(0), epsilon=epsilon, alpha=alpha, num_iter=num_iter)
        pred = model(x_adv).argmax().item()
        correct += int(pred == y)
        total += 1
    accuracy = correct / total
    return accuracy

# Evaluate model on test dataset
test_accuracy = evaluate_pgd(model, test_dataset)
print('Test accuracy:', test_accuracy)

在上面的代码中，我们首先加载 CIFAR10 数据集和预训练的 CIFAR10 模型。然后，我们定义了一个 `pgd_attack` 函数，该函数接受一个模型、一个输入 `x` 和一个真实标签 `y`，并返回一个对抗样本。该函数实现了 PGD 算法，其中 `epsilon` 和 `alpha` 是两个超参数，`num_iter` 是迭代次数。我们还定义了一个 `evaluate_pgd` 函数，该函数接受一个模型和一个数据集，并对数据集中的每个样本生成对抗样本并计算模型的准确度。最后，我们使用 `evaluate_pgd` 函数计算模型在测试数据集上的准确度。