self.model.eval() with torch.enable_grad():

在PyTorch中，使用`self.model.eval()`将模型设置为评估模式。当模型处于评估模式时，会禁用一些具有副作用的操作，如Dropout和Batch Normalization的随机性。

然后，通过使用`torch.enable_grad()`上下文管理器，可以在评估模式下启用梯度计算。这允许在测试集上生成对抗样本时计算输入数据的梯度。

以下是示例代码：

self.model.eval()  # 将模型设置为评估模式

with torch.enable_grad():
    for inputs, labels in test_loader:
        inputs = inputs.to(device)
        labels = labels.to(device)

        inputs.requires_grad = True

        optimizer.zero_grad()

        outputs = self.model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)

        loss.backward()

        perturbed_inputs = inputs + epsilon * inputs.grad.sign()
        
        # 在生成对抗样本后的操作...

请注意，这段代码仅是一个示例，具体实现可能需要按照您的模型和任务进行适当的修改。确保在生成对抗样本后，将模型恢复为训练模式（使用`self.model.train()`）。同时，要注意生成对抗样本可能会导致模型性能下降，因此需要进行充分的评估和测试。