如何调用训练好的生成器生成对抗样本文件
时间: 2023-12-13 08:03:03 浏览: 30
1. 导入所需的库
在使用生成器生成对抗样本之前,需要先导入相关的库,例如 TensorFlow、numpy 等。
```
import tensorflow as tf
import numpy as np
```
2. 加载训练好的生成器模型
将训练好的生成器模型加载进来,可以使用 TensorFlow 的 `tf.keras.models.load_model()` 方法。
```
generator = tf.keras.models.load_model('generator.h5')
```
3. 生成对抗样本
使用生成器模型生成对抗样本,可以使用 `generator.predict()` 方法生成样本,这个方法接受输入的随机噪声向量,并输出对应的样本。
```
z = np.random.normal(size=(batch_size, z_dim))
generated_images = generator.predict(z)
```
其中,`batch_size` 表示生成的样本数量,`z_dim` 表示输入噪声向量的维度。
4. 保存对抗样本
生成对抗样本之后,可以将其保存到本地文件中,以便后续使用。
```
np.save('generated_images.npy', generated_images)
```
完整的生成对抗样本的代码如下:
```
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 加载生成器模型
generator = tf.keras.models.load_model('generator.h5')
# 生成对抗样本
batch_size = 100
z_dim = 100
z = np.random.normal(size=(batch_size, z_dim))
generated_images = generator.predict(z)
# 保存对抗样本
np.save('generated_images.npy', generated_images)
```