生成一段基于FGSM算法进行图像攻击，且输入和输出都是32*32像素图像的代码输入

以下是基于FGSM算法进行图像攻击的代码，输入和输出都是32*32像素图像：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载MNIST数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 将像素值归一化到 [0, 1] 区间
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)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 选择一张测试集中的图像进行攻击
image_index = 0
original_image = x_test[image_index]

# 定义 FGSM 攻击函数
def fgsm_attack(image, epsilon, data_grad):
    # 获取梯度符号
    sign_data_grad = tf.sign(data_grad)
    # 添加扰动
    perturbed_image = image + epsilon * sign_data_grad
    # 将像素值裁剪到 [0, 1] 区间内
    perturbed_image = tf.clip_by_value(perturbed_image, 0, 1)
    return perturbed_image

# 计算原始图像的梯度
image_tensor = tf.convert_to_tensor(original_image.reshape((1, 28, 28)))
with tf.GradientTape() as tape:
    tape.watch(image_tensor)
    prediction = model(image_tensor)
    loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)(y_test[image_index], prediction)
gradient = tape.gradient(loss, image_tensor)

# 使用 FGSM 攻击函数生成对抗样本
epsilon = 0.1
perturbed_image = fgsm_attack(original_image, epsilon, gradient)
perturbed_image = perturbed_image.numpy()

# 显示原始图像和对抗样本
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
axes[0].imshow(original_image, cmap='gray')
axes[0].set_title('Original Image')
axes[1].imshow(perturbed_image, cmap='gray')
axes[1].set_title('Perturbed Image')
plt.show()

在这个例子中，我们使用了一个简单的神经网络模型来对 MNIST 数据集中的手写数字进行分类。我们选择了测试集中的第一张图像进行攻击，并使用 FGSM 算法生成对抗样本。我们将 epsilon 设置为 0.1，这意味着我们将在原始图像的每个像素值上添加一个最大值为 0.1 的扰动。最终，我们将原始图像和对抗样本都显示在屏幕上。