使用torchattacks库生成对抗样本，并进行对抗训练，并在测试集中测试对抗准确率，代码实现

在PyTorch中，`torchattacks`是一个用于生成对抗样本的强大工具包，它包含了多种常见的攻击算法，如FGSM、PGD、BIM等。首先，你需要安装这个库，可以使用pip安装：

pip install torchattacks

接下来，我们可以通过以下步骤使用`torchattacks`生成对抗样本并进行对抗训练：

1. 导入所需的库：

import torch
from torchattacks import FastGradientMethod, ProjectedGradientDescent
from torchvision import models, transforms
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

2. 加载模型和数据集。假设你已经有一个预处理好的`Dataset`类，并且加载了模型`model`和测试集`test_loader`。

3. 定义攻击器，例如用FGSM：

attack = FastGradientMethod(model, eps=8 / 255, targeted=False)

其中`eps`表示攻击的强度。

4. 对每个输入样本生成对抗样本：

adv_test_images = []
for images, _ in test_loader:
    adv_images = attack(images)
    adv_test_images.append(adv_images)

5. 将生成的对抗样本添加到新的测试集上，进行对抗训练。这通常涉及到调整优化器和损失函数，以便模型能更好地识别对抗样本：

# 这里只是一个示例，实际操作需要更新模型参数
# model.train()  # 开启训练模式
# for adversarial_images in adv_test_images:
#     output = model(adversarial_images)  # 计算对抗样本的预测
#     loss = criterion(output, targets)  # 使用对抗样本计算损失
#     optimizer.zero_grad()
#     loss.backward()
#     optimizer.step()

6. 测试对抗准确率。由于我们已经有了生成的对抗样本，可以直接将它们与原始标签一起传递给模型，然后计算错误率得到对抗准确率：

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for images, labels in test_loader:
        original_predictions = model(images)
        _, predicted = torch.max(original_predictions.data, 1)
        total += labels.size(0)

        if isinstance(images, list):
            adversarial_images = torch.cat(adv_test_images)
        else:
            adversarial_images = adv_test_images[0]

        adversarial_predictions = model(adversarial_images)
        _, adversarial_predicted = torch.max(adversarial_predictions.data, 1)

        correct += (adversarial_predicted == labels).sum().item()

对抗准确率 = correct / total