torch.argsort()简要介绍

torch.argsort()是PyTorch中的一个函数，用于返回给定输入张量的排序索引。它会根据指定的维度对张量进行排序，并返回排序后的索引张量。排序是按升序进行的。

函数签名如下：
torch.argsort(input, dim=None, descending=False, *, out=None) -> LongTensor

参数说明：
- input：输入张量。
- dim：指定排序的维度。如果未指定，则默认为最后一个维度。
- descending：一个布尔值，指定是否按降序进行排序。默认为False。
- out：指定输出张量。

例如，假设我们有一个输入张量input，形状为(3, 4)，内容如下：

tensor([[ 1, 4, 2, 3],
[10, 9, 7, 8],
[ 5, 6, 12, 11]])

如果我们调用torch.argsort(input, dim=1)，它将返回一个形状相同的张量，其中包含每行元素的排序索引：

tensor([[ 0, 2, 3, 1],
[ 2, 3, 1, 0],
[ 0, 1, 3, 2]])

这表示第一行的最小元素索引为0，第二小元素索引为2，以此类推。

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生成一段Deepfool图像攻击算法的代码

下面是一个简单的DeepFool图像攻击算法的代码实现。请注意，此代码仅用于演示目的，实际应用中需要进行更多的优化和调整。

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 加载预训练的模型
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.6.0', 'resnet18', pretrained=True)
model.eval()

# 定义DeepFool算法
def deepfool(image, net, num_classes=10, overshoot=0.02, max_iter=50):
    """
    :param image: 输入的图像
    :param net: 预训练的模型
    :param num_classes: 分类数
    :param overshoot: 步长
    :param max_iter: 最大迭代次数
    :return: 扰动后的图像和扰动大小
    """
    # 将图像转换为张量
    image = transforms.ToTensor()(image).unsqueeze(0)
    # 将模型转换为eval模式
    net.eval()

    # 计算初始类别
    f_image = net.forward(image).data.cpu().numpy().flatten()
    I = (np.array(f_image)).flatten().argsort()[::-1]

    # 初始化扰动
    pert_image = copy.deepcopy(image)
    w = np.zeros(image.size())

    # 迭代
    k_i = I[0]
    iteration = 0
    while k_i == I[0] and iteration < max_iter:

        # 计算梯度
        x = Variable(pert_image, requires_grad=True)
        fs = net.forward(x)
        pert = torch.Tensor([0.0]).cuda()
        grad_orig = torch.zeros(fs.size()).cuda()
        grad = torch.zeros(fs.size()).cuda()

        for i in range(num_classes):
            if i == I[0]:
                grad_orig[:, i] = torch.autograd.grad(fs[:, i], x, retain_graph=True)[0]
            else:
                grad[:, i] = torch.autograd.grad(fs[:, i], x, retain_graph=True)[0]

        # 计算最小扰动
        for i in range(1, num_classes):
            if k_i != I[i]:
                p_i = (grad_orig - grad[i]).data.cpu().numpy()
                pert_i = abs(p_i).max() / np.linalg.norm(p_i.flatten())
                if pert_i < pert:
                    pert = pert_i
                    w = p_i

        # 更新扰动
        r_i = (1 + overshoot) * w
        pert_image = image + (1 + overshoot) * w
        pert_image = torch.clamp(pert_image, 0, 1).detach()
        f_pert_image = net.forward(pert_image).data.cpu().numpy().flatten()
        I = (np.array(f_pert_image)).flatten().argsort()[::-1]

        # 更新迭代次数和目标类别
        k_i = I[0]
        iteration += 1

    # 计算扰动大小
    pert = np.linalg.norm((pert_image - image).numpy().flatten(), ord=2)

    return pert_image, pert

# 加载图像并应用DeepFool算法
image = Image.open('example.jpg')
pert_image, pert = deepfool(image, model)

# 保存扰动后的图像
transforms.ToPILImage()(pert_image.squeeze()).save('perturbed_image.jpg')

以上是一个简单的DeepFool图像攻击算法的实现，该算法可以生成一些误导性的扰动，从而欺骗神经网络对图像进行错误分类。

计算平均精度

好的，以下是一个简单的计算平均精度的代码示例，使用的是PyTorch框架：

import torch

def compute_ap(predictions, targets):
    # 对预测结果按照置信度从大到小排序
    sorted_idx = torch.argsort(predictions, descending=True)
    # 将对应的标签提取出来
    targets = targets[sorted_idx]
    # 计算每个位置上的precision和recall
    true_positives = targets.float().cumsum(dim=0)
    false_positives = (1 - targets).float().cumsum(dim=0)
    precision = true_positives / (true_positives + false_positives)
    recall = true_positives / targets.sum()
    # 将recall从0到1分成11个点
    recall_levels = torch.linspace(0, 1, 11)
    # 对于每个recall水平，找到最大的precision
    # 注意：这里是采用插值的方式计算的，而不是简单的最大值
    precisions = torch.zeros_like(recall_levels)
    for i, recall_level in enumerate(recall_levels):
        recalls_above_level = recall >= recall_level
        if recalls_above_level.any():
            precisions[i] = precision[recalls_above_level].max()
    # 计算平均精度（AP）
    ap = precisions.mean()
    return ap

这个函数接受两个张量作为输入：预测结果（`predictions`）和真实标签（`targets`）。其中，`predictions`是一个大小为`[N]`的一维张量，表示模型对N个样本的预测结果，`targets`是一个大小为`[N]`的一维张量，表示N个样本的真实标签（二进制0/1）。函数返回一个标量，表示平均精度（AP）。