有一个32*32像素的图片,名为img,它的维度(32,32,3),想把它扁平化为向量,python代码是
时间: 2023-03-29 07:03:17 浏览: 93
可以使用numpy库中的reshape函数将其扁平化为向量,代码如下:
import numpy as np
img_vector = np.reshape(img, (1, -1))
其中,img为原始图片的numpy数组,reshape函数中的参数(1, -1)表示将其转化为一维数组,-1表示自动计算该维度的大小。
相关问题
把(32,32,3) 的图片,扁平化为向量,numpy实现是
可以使用numpy中的reshape函数将图片扁平化为向量,代码如下:
img = np.random.rand(32, 32, 3) # 生成随机图片
vec = img.reshape(-1) # 将图片扁平化为向量
print(vec.shape) # 输出向量的形状,应为(3072,)
生成一段基于PGD攻击算法输入和输出图像都为32*32像素的代码
好的,以下是一个使用PGD攻击算法对CIFAR-10数据集中32*32像素图像进行攻击的示例代码:
```python
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from models import Net # 自定义的模型
def pgd_attack(model, images, labels, eps=0.3, alpha=2/255, iters=40):
# PGD攻击函数
loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()
ori_images = images.data
for i in range(iters):
images.requires_grad = True
outputs = model(images)
cost = loss(outputs, labels).to(device)
grad = torch.autograd.grad(cost, images,
retain_graph=False, create_graph=False)[0]
adv_images = images + alpha*grad.sign()
eta = torch.clamp(adv_images - ori_images, min=-eps, max=eps)
images = torch.clamp(ori_images + eta, min=0, max=1).detach_()
return images
# 加载CIFAR-10数据集
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
shuffle=False, num_workers=2)
classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')
# 实例化模型
model = Net()
model.to(device)
# 训练模型
# 对测试集中的图像进行PGD攻击
dataiter = iter(testloader)
images, labels = dataiter.next()
images = images.to(device)
labels = labels.to(device)
adv_images = pgd_attack(model, images, labels)
# 显示原始图像和攻击后的图像
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def imshow(img):
img = img / 2 + 0.5 # 非标准化
npimg = img.numpy()
plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
plt.show()
imshow(torchvision.utils.make_grid(images.cpu()))
imshow(torchvision.utils.make_grid(adv_images.cpu()))
```
需要注意的是,这里的`models.Net()`是一个自定义的模型,你需要根据你自己的模型进行相应的修改。同时,需要确保你的模型能够处理32*32像素的图像。
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