pert_image, pert = deepfool(image, model)为什么报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误是因为你的 PyTorch 没有启用 CUDA，也就是没有安装支持 CUDA 的 PyTorch 版本。要解决这个问题，你需要在代码中设置正确的 CUDA 设备。你可以使用以下命令安装支持 CUDA 的 PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

其中，cu111 表示 CUDA 11.1 版本，如果你安装的是其他版本的 CUDA，可以根据实际情况替换。同时，在代码中，你需要设置正确的 CUDA 设备，例如：

import torch

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# deepfool函数中也需要设置device
pert_image, pert = deepfool(image.to(device), model.to(device))

这样就可以把模型移动到正确的 CUDA 设备上运行了。

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生成一段def deepfool(image, net, num_classes=10, overshoot=0.02, max_iter=50):的代码

以下是生成一段 `deepfool()` 函数的 Python 代码，用于对给定的图像进行深度欺骗攻击：

import torch
import copy

def deepfool(image, net, num_classes=10, overshoot=0.02, max_iter=50):
    """
    :param image: 原始图像，大小为 (1, C, H, W)
    :param net: 神经网络模型
    :param num_classes: 类别数量
    :param overshoot: 用于控制步长的超调量
    :param max_iter: 最大迭代次数
    :return: 对原始图像进行欺骗后得到的新图像，以及欺骗后的标签
    """
    # 复制原始图像，避免在原图上进行修改
    x = copy.deepcopy(image)
    x.requires_grad = True

    # 获取原始图像的标签
    output = net(x)
    _, label = torch.max(output, 1)
    label = label.item()

    # 初始化欺骗后的图像和标签
    pert_image = None
    adv_label = None

    # 对每个类别进行迭代，直到成功欺骗为止
    for k in range(num_classes):
        if k == label:
            continue

        # 复制原始图像，避免在原图上进行修改
        w = torch.zeros_like(x).to(x.device)
        r_tot = torch.zeros_like(x).to(x.device)

        # 开始迭代
        for i in range(max_iter):
            # 计算梯度
            fs = net.forward(x)
            fs[0, label].backward(retain_graph=True)
            grad_orig = x.grad.data.clone()

            # 重置梯度
            zero_gradients(x)

            # 计算欺骗目标类别的梯度
            fs = net.forward(x)
            fs[0, k].backward(retain_graph=True)
            grad_target = x.grad.data.clone()

            # 计算图像扰动
            w_i = (grad_target - grad_orig).cpu().detach().numpy()
            f_i = (fs[0, k] - fs[0, label]).cpu().detach().numpy()

            pert = abs(f_i) / np.linalg.norm(w_i.flatten())

            # 计算最小扰动
            delta = pert * w_i
            r_tot = np.float32(r_tot + delta)

            if pert > 0.0:
                w = np.float32(w + (delta / pert))

            x = x + (1 + overshoot) * torch.from_numpy(delta).to(x.device)

            # 限制像素值范围
            x = torch.clamp(x, 0, 1)

            # 检查是否成功欺骗
            if torch.argmax(net(x)) == k:
                pert_image = x
                adv_label = k
                break

        if pert_image is not None:
            break

    return pert_image, adv_label

def zero_gradients(x):
    if x.grad is not None:
        x.grad.detach_()
        x.grad.zero_()

该函数实现了 DeepFool 攻击算法，使用 PyTorch 框架实现。输入参数包括原始图像、神经网络模型、类别数量、超调量和最大迭代次数。输出参数包括对原始图像进行欺骗后得到的新图像，以及欺骗后的标签。

打印生成的前10个对抗性示例的图像 if predicted != labels and count < 10: plt.imshow(pert_image.squeeze(0).cpu().numpy().reshape(28, 28), cmap='gray') plt.show() count += 1将其修改为在一张图片上打印十张不同的对抗性样本

可以通过使用 subplot 函数将十张不同的对抗性样本绘制在同一张图片上。以下是修改后的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 将图片划分为 10 行 10 列的子图
fig, axs = plt.subplots(10, 10, figsize=(10, 10))

# 循环生成对抗性样本
count = 0
for i in range(10):
    for j in range(10):
        # 生成对抗性样本
        pert_image = fgsm_attack(image, epsilon, model)
        pert_label = torch.argmax(model(pert_image), 1)
        
        # 如果预测结果与标签不一致，则绘制该对抗性样本
        if pert_label != label:
            axs[i][j].imshow(pert_image.squeeze(0).cpu().numpy().reshape(28, 28), cmap='gray')
            axs[i][j].axis('off')
            count += 1
            
        # 如果已经绘制了十张对抗性样本，则退出循环
        if count >= 10:
            break
    if count >= 10:
        break

plt.show()

运行以上代码，将会在一张图片上绘制十张不同的对抗性样本。