请给我一份tensorflow环境下对抗样本生成的代码

以下是在TensorFlow环境下生成对抗样本的示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 加载数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
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, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

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

# 生成对抗样本
epsilon = 0.1
x_adv = tf.Variable(x_test[:1000], dtype=tf.float32)
y_true = tf.Variable(y_test[:1000], dtype=tf.int64)

with tf.GradientTape() as tape:
    tape.watch(x_adv)
    y_pred = model(x_adv)
    loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred)

grad = tape.gradient(loss, x_adv)
normed_grad = tf.sign(grad)
x_adv = x_adv + epsilon * normed_grad

# 评估模型在对抗样本上的性能
model.evaluate(x_adv, y_true)

上面的代码使用MNIST数据集训练一个简单的神经网络模型，并在测试集上生成对抗样本。在生成对抗样本时，使用了梯度计算和梯度符号方法。最后，使用生成的对抗样本评估模型的性能。

请注意，这只是一个简单的示例，并且对于不同的数据集和模型，可能需要使用不同的对抗样本生成技术。