cifar10分成5批,每批有10000张进行生成PGD对抗样本,并将全部对抗样本保存为一个npy文件 代码
时间: 2024-04-29 18:25:49 浏览: 8
以下是一个可能的实现:
``` python
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
def generate_pgd(X, y, model, epsilon=0.01, alpha=0.005, num_iter=20):
"""
生成PGD对抗样本
"""
X_adv = tf.identity(X) # 创建新的变量以避免改变原始输入
for i in range(num_iter):
with tf.GradientTape() as tape:
tape.watch(X_adv)
loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y, model(X_adv))
# 计算梯度并对抗扰动进行剪切
grad, = tape.gradient(loss, X_adv)
normed_grad = tf.sign(grad)
X_adv = X_adv + alpha * normed_grad
X_adv = tf.clip_by_value(X_adv, X - epsilon, X + epsilon)
X_adv = tf.clip_by_value(X_adv, 0, 1) # 确保像素值在0到1之间
return X_adv.numpy()
# 加载CIFAR-10数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()
# 将像素值从0到255缩放到0到1之间
X_train = X_train / 255.0
X_test = X_test / 255.0
# 加载预训练的模型
model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
# 分批生成PGD对抗样本并保存为npy文件
batch_size = 10000
num_batches = 5
for i in range(num_batches):
start_idx = i * batch_size
end_idx = (i + 1) * batch_size
X_batch = X_test[start_idx:end_idx]
y_batch = y_test[start_idx:end_idx]
X_adv_batch = generate_pgd(X_batch, y_batch, model)
np.save(f'pgd_batch_{i}.npy', X_adv_batch)
```
在这个实现中,我们定义了一个`generate_pgd`函数来生成PGD对抗样本。它接受一个输入张量`X`,一个标签向量`y`,一个模型`model`,以及一些超参数(扰动大小`epsilon`,步长`alpha`,以及迭代次数`num_iter`)。在每次迭代中,我们首先计算模型的交叉熵损失,并计算对输入的梯度。然后,我们使用符号函数对梯度进行符号化,并将其乘以步长`alpha`,获得对抗扰动。我们将对抗扰动加到输入中,并使用剪切来确保像素值不会超出给定的范围`[X-epsilon, X+epsilon]`。最后,我们将像素值剪切到[0,1]的范围内,以确保像素值在正确的范围内。
然后,我们使用`cifar10.load_data()`函数加载CIFAR-10数据集,并将像素值缩放到[0,1]的范围内。我们还加载了预训练的模型,并指定了每个批次的大小`batch_size`和批次的数量`num_batches`。对于每个批次,我们从测试集中取出`batch_size`个样本,生成PGD对抗样本,并将其保存为一个npy文件。