cifar10分成5批，每批有10000张进行生成PGD对抗样本，并保存为npy文件

这里提供一个基于Python的代码示例，使用TensorFlow框架生成PGD对抗样本并保存为npy文件。

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# 加载CIFAR-10数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = cifar10.load_data()
train_images = train_images.astype('float32') / 255
test_images = test_images.astype('float32') / 255
train_labels = to_categorical(train_labels)
test_labels = to_categorical(test_labels)

# 定义PGD对抗样本生成函数
def pgd_attack(model, x, y, eps=0.1, alpha=0.01, iters=40):
    eps_iter = alpha * tf.sign(tf.random.normal(x.shape))
    x_adv = tf.identity(x)
    for i in range(iters):
        with tf.GradientTape() as tape:
            tape.watch(x_adv)
            logits = model(x_adv)
            loss = tf.keras.losses.categorical_crossentropy(y, logits)
        grad, = tape.gradient(loss, x_adv)
        x_adv = tf.clip_by_value(x_adv + alpha * tf.sign(grad), 0, 1)
        x_adv = tf.clip_by_value(x_adv, x - eps, x + eps)
        x_adv = tf.clip_by_value(x_adv, 0, 1)
    return x_adv.numpy()

# 加载训练好的模型
model = tf.keras.models.load_model('cifar10_model.h5')

# 生成PGD对抗样本并保存为npy文件
batch_size = 10000
for i in range(5):
    start_index = i * batch_size
    end_index = (i + 1) * batch_size
    x_batch = test_images[start_index:end_index]
    y_batch = test_labels[start_index:end_index]
    x_adv_batch = pgd_attack(model, x_batch, y_batch)
    np.save(f'cifar10_pgd_{i}.npy', x_adv_batch)

说明：

- 代码中使用了PGD对抗样本生成算法，其中eps表示对抗扰动的最大范围，alpha表示每次迭代扰动的步长，iters表示迭代次数。
- 代码中使用了TensorFlow的GradientTape记录梯度，并通过tf.clip_by_value控制生成的对抗样本的范围。
- 代码中使用了numpy的save函数将生成的对抗样本保存为npy文件。每批保存一个文件，文件名中包含批次编号。