student_soft_output = torch.log_softmax(student_logits / temperature, dim=1)

在知识蒸馏中，生成学生模型的软标签（soft label）是通过将学生模型的输出（logits）除以温度参数 \( \theta \)，然后应用对数软最大值函数（log softmax）来实现的。具体公式如下：

\[ \text{student\_soft\_output} = \log\left(\frac{\exp(\text{student\_logits} / \theta)}{\sum_{i=1}^{n} \exp(\text{student\_logits}_i / \theta)}\right) \]

其中：
- `student_logits` 是学生模型的原始输出向量。
- `temperature` 是一个超参数，用于控制软标签的平滑程度。
- `dim=1` 表示沿特征维度进行计算。

这个过程可以放大不同类别之间的相关性，有助于在对抗攻击中快速找到容易误导的类别。以下是对应的 PyTorch 实现代码：

import torch

def generate_student_soft_output(student_logits, temperature):
    student_soft_output = torch.log_softmax(student_logits / temperature, dim=1)
    return student_soft_output

在这个函数中，`student_logits` 是学生模型的输出张量，`temperature` 是温度参数。返回的 `student_soft_output` 是经过温度调整后的软标签。