Calculate the gradient of the loss with respect to the pixels of the input image什么意思

这段话的意思是，计算损失函数相对于输入图像像素的梯度。在深度学习中，梯度是指函数在某个点处的变化率，它描述了函数在该点处的变化方向和变化程度。在对抗性样本攻击中，我们通常需要计算损失函数相对于输入图像像素的梯度，以便于生成对抗性扰动。

在这个例子中，我们希望对输入图像添加一些扰动，使得模型对输入图像的预测结果产生错误。为了实现这个目的，我们需要计算损失函数相对于输入图像像素的梯度，并根据梯度来调整输入图像的像素值，从而产生对抗性扰动。因此，我们需要使用 TensorFlow 的 GradientTape 对象来计算损失函数相对于输入图像像素的梯度，以便于生成对抗性扰动。

需要注意的是，计算损失函数相对于输入图像像素的梯度需要传入两个参数：损失函数和相对于哪个 Tensor 对象计算梯度。在这个例子中，损失函数已经定义好了，我们需要计算相对于输入图像 `img` 的像素值的梯度，因此需要将输入图像 `img` 作为计算梯度的 Tensor 对象传入 GradientTape.gradient() 方法。