fgm对抗训练算法代码

以下是一个简单的用于实现FGM（Fast Gradient Method）对抗训练的算法的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

def fgsm_attack(model, loss_fn, images, labels, epsilon):
    images.requires_grad = True
    
    # Forward pass
    outputs = model(images)
    loss = loss_fn(outputs, labels)
    
    # Zeroing out gradients
    model.zero_grad()
    
    # Backward pass
    loss.backward()
    
    # Collecting the gradient of the input image
    grad = images.grad.data
    
    # Generating adversarial example
    perturbed_images = torch.clamp(images + epsilon * torch.sign(grad), 0, 1)
    
    return perturbed_images

# 示例用法
# 定义模型和损失函数
model = YourModel()
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

# 定义输入图像和标签
images = torch.tensor(...)
labels = torch.tensor(...)

# 设置扰动大小 (epsilon)
epsilon = 0.1

# 生成对抗样本
perturbed_images = fgsm_attack(model, loss_fn, images, labels, epsilon)

# 使用对抗样本进行模型训练
outputs = model(perturbed_images)
loss = loss_fn(outputs, labels)
loss.backward()
# 然后进行参数更新等训练步骤

请注意，这只是一个简单的示例，具体实现可能因你的模型结构和数据类型而有所不同。建议根据你的具体需求和模型架构来进行相应的修改和调整。另外，这里的代码示例是基于PyTorch框架的，如果你使用其他框架，可能需要进行相应的调整。