解释下下面这段代码 if self.adv_loss == 'wgan-gp': # 计算梯度惩罚 alpha = torch.rand(real_images.size(0), 1, 1, 1).cuda().expand_as(real_images) interpolated = Variable(alpha * real_images.data + (1 - alpha) * fake_images.data, requires_grad=True) out, _, _ = self.D(interpolated) grad = torch.autograd.grad(outputs=out, inputs=interpolated, grad_outputs=torch.ones(out.size()).cuda(), retain_graph=True, create_graph=True, only_inputs=True)[0] grad = grad.view(grad.size(0), -1) grad_l2norm = torch.sqrt(torch.sum(grad ** 2, dim=1)) d_loss_gp = torch.mean((grad_l2norm - 1) ** 2) # Backward + Optimize d_loss = self.lambda_gp * d_loss_gp self.reset_grad() d_loss.backward() self.d_optimizer.step()
时间: 2024-02-10 20:33:41 浏览: 28
这段代码是实现了 WGAN-GP(Wasserstein GAN with Gradient Penalty)算法的训练过程中的梯度惩罚步骤。具体来说,它的作用是在训练过程中对判别器的梯度进行惩罚,以防止判别器的梯度爆炸或消失,从而提高模型的稳定性和训练效果。
具体实现过程如下:
- 首先,生成一个大小与真实样本和虚假样本相同的随机向量 alpha,并将其扩展为与真实样本和虚假样本相同的大小。然后,计算 alpha * real_images.data + (1 - alpha) * fake_images.data,得到一个插值图像 interpolated。
- 接着,将 interpolated 输入判别器 D 中,并计算其输出 out。
- 然后,使用 torch.autograd.grad() 函数计算 out 对 interpolated 的梯度 grad。
- 将 grad 展开成 2D 的向量,并计算其 L2 范数 grad_l2norm。
- 最后,计算梯度惩罚项 d_loss_gp,即 (grad_l2norm - 1) ** 2 的均值。并更新判别器的损失函数 d_loss。
其中,lambda_gp 是梯度惩罚项的权重。在训练过程中,通过反向传播和优化器来更新判别器的参数,从而达到训练的目的。
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def get_adv_loss(device, eps, layer_idx, net, bounds, inputs, targets, n_steps, step_size, detach=True, loss_fn=F.cross_entropy, avg=True, is_train=False): #layer_idx: curr_layer adv_latent = attack_layer(device, eps, layer_idx, net, bounds, inputs, targets, n_steps, step_size, detach, loss_fn) if detach: adv_latent = adv_latent.clone().detach() net.zero_grad() if is_train: net.train() adv_outs = net.forward_from(layer_idx, adv_latent) adv_loss = loss_fn(adv_outs, targets) adv_ok = targets.eq(adv_outs.max(dim=1)[1]).float() if avg: adv_ok = adv_ok.mean() # for motivation adv_num = 1-targets.eq(adv_outs.max(dim=1)[1]).float() return adv_loss, adv_ok, adv_num 这段代码的意思
该函数的作用是获取对抗损失,其中:
- device:设备选择;
- eps:最大扰动;
- layer_idx:选择网络的哪一层;
- net:神经网络模型;
- bounds:输入数据的上下限;
- inputs:输入数据;
- targets:标签数据;
- n_steps:梯度迭代次数;
- step_size:每一步的梯度步长;
- detach:是否需要从计算图中分离;
- loss_fn:损失函数;
- avg:是否需要计算平均损失;
- is_train:是否为训练状态。
在嵌入层使用PGD生成扰动样本,嵌入层代码如下: self.delta_U = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_users, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01)) self.delta_I = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_items, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01)) self.delta_Tu = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_tags, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01))
好的,可以通过修改嵌入层的代码来实现在嵌入层使用PGD生成扰动样本。具体步骤如下:
1.首先定义一个PGD攻击函数,输入为原始数据和标签,输出为扰动后的数据。
```python
import tensorflow as tf
def pgd_attack(model, x, y, eps, alpha, iters):
"""
PGD攻击函数
"""
# 生成一个与x相同维度的随机扰动
delta = tf.random.uniform(tf.shape(x), -eps, eps)
# 对扰动进行裁剪,保证其在L infinity范数内
delta = tf.clip_by_value(delta, -eps, eps)
for i in range(iters):
# 带扰动的数据
x_adv = x + delta
# 对x_adv进行前向传播,计算损失函数
with tf.GradientTape() as tape:
tape.watch(x_adv)
y_pred = model(x_adv)
loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y, y_pred)
# 对损失函数进行反向传播,计算扰动的梯度
grad = tape.gradient(loss, x_adv)
# 使用FGSM方法对扰动进行更新
delta = tf.clip_by_value(delta + alpha * tf.sign(grad), -eps, eps)
delta = tf.clip_by_value(delta, -eps, eps)
x_adv = x + delta
return x_adv
```
2.对嵌入层进行修改,加入PGD攻击的扰动项。
```python
class Model(tf.keras.Model):
def __init__(self, num_users, num_items, num_tags, embedding_size):
super(Model, self).__init__()
self.num_users = num_users
self.num_items = num_items
self.num_tags = num_tags
self.embedding_size = embedding_size
# 定义嵌入层
self.embedding_U = tf.keras.layers.Embedding(num_users, embedding_size)
self.embedding_I = tf.keras.layers.Embedding(num_items, embedding_size)
self.embedding_Tu = tf.keras.layers.Embedding(num_tags, embedding_size)
# 定义带扰动的嵌入层
self.delta_U = tf.Variable(tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[num_users, embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01))
self.delta_I = tf.Variable(tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[num_items, embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01))
self.delta_Tu = tf.Variable(tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[num_tags, embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01))
def call(self, inputs):
# 解析输入数据
user_id, item_id, tag_id = inputs
# 进行嵌入
emb_U = self.embedding_U(user_id)
emb_I = self.embedding_I(item_id)
emb_Tu = self.embedding_Tu(tag_id)
# 加入扰动
emb_U = emb_U + self.delta_U[user_id]
emb_I = emb_I + self.delta_I[item_id]
emb_Tu = emb_Tu + self.delta_Tu[tag_id]
# 拼接嵌入向量
emb = tf.concat([emb_U, emb_I, emb_Tu], axis=1)
# 对嵌入向量进行全连接层计算
logits = self.fc(emb)
return logits
```
在上述代码中,我们加入了三个带扰动的嵌入层`self.delta_U`、`self.delta_I`、`self.delta_Tu`,并且在每次前向传播时,将扰动项加到对应的嵌入向量上。
3.对原有的训练代码进行修改,调用PGD攻击函数进行扰动。
```python
# 定义PGD攻击函数的参数
eps = 0.1
alpha = 0.01
iters = 10
# 进行PGD攻击
x_adv = pgd_attack(model, x, y, eps, alpha, iters)
# 将扰动后的数据输入模型进行训练
with tf.GradientTape() as tape:
y_pred = model(x_adv)
loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y, y_pred)
grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
```
在上述代码中,我们首先调用PGD攻击函数`pgd_attack`,生成扰动样本`x_adv`。然后将扰动后的数据输入模型进行训练,计算损失函数并进行反向传播,最后更新模型参数。
这样就完成了在嵌入层使用PGD生成扰动样本的过程。