用python代码写出PGD攻击方法
时间: 2023-10-27 13:12:03 浏览: 37
好的,以下是用Python代码实现的PGD攻击方法:
```
import torch
from torch.autograd import Variable
def pgd_attack(model, loss_fn, x, y, epsilon, alpha, num_iter):
model.eval()
x_adv = Variable(x.data, requires_grad=True)
for i in range(num_iter):
h_adv = model(x_adv)
loss = loss_fn(h_adv, y)
loss.backward()
x_adv_grad = x_adv.grad.data
x_adv.data = x_adv.data + alpha * x_adv_grad.sign()
x_adv.data = torch.min(torch.max(x_adv.data, x - epsilon), x + epsilon)
x_adv.data = torch.clamp(x_adv.data, 0, 1)
x_adv.grad.data.zero_()
return x_adv.detach()
```
这个函数实现了PGD攻击的过程,其中的参数含义如下:
- model:被攻击的模型
- loss_fn:损失函数
- x:输入的原始图像
- y:正确的标签值
- epsilon:扰动的范围
- alpha:每次迭代的扰动大小
- num_iter:迭代次数
函数将返回扰动后的图像 x_adv。