上述代码出现TypeError: ce_loss() got an unexpected keyword argument 'target'错误，请问如何改正

根据错误提示，`ce_loss()` 函数不支持 `target` 这个关键字参数，因此需要将代码中的 `target` 改成 `labels`。同时，需要将 `kappa` 作为标签传递给 `ce_loss()` 函数，而不是作为独立的参数传递。修改后的代码如下：

def adversarial(x, model, loss_func, c=1e-4, kappa=0, num_iter=100, lr=0.01):
    """Create adversarial examples using CW algorithm
    Args:
    - x: input image
    - model: the neural network model
    - loss_func: the loss function to use
    - c: the weight for the L2 regularization term (default=1e-4)
    - kappa: the confidence parameter (default=0)
    - num_iter: number of iterations for the algorithm (default=100)
    - lr: learning rate for the optimization (default=0.01)
    Returns:
    - x_adv: adversarial example
    """
    x_adv = x.clone().detach().requires_grad_(True)
    for i in range(num_iter):
        output = model(x_adv)
        loss = loss_func(output, kappa * torch.ones_like(output), labels=x, adversary=x_adv, c=c)
        model.zero_grad()
        loss.backward()
        with torch.no_grad():
            x_adv += lr * x_adv.grad
            x_adv = torch.max(torch.min(x_adv, x + 0.35), x - 0.35)
            x_adv = torch.clamp(x_adv, 0, 1)
            x_adv.requires_grad_()
    return x_adv.detach()

在调用 `loss_func()` 函数时，这里使用了 `kappa * torch.ones_like(output)` 将 `kappa` 扩展成与 `output` 相同的形状，作为标签传递给 `ce_loss()` 函数。