生成PGD算法delta = pgd_attack(model, images, labels, epsilon=0.031, alpha=0.008, num_iter=10)的代码

以下是生成PGD算法delta的代码示例：

import torch
import torch.nn.functional as F

def pgd_attack(model, images, labels, epsilon=0.031, alpha=0.008, num_iter=10):
    """
    PGD攻击函数，返回添加扰动后的图像delta
    :param model: 要攻击的模型
    :param images: 原始图像
    :param labels: 原始标签
    :param epsilon: 扰动大小
    :param alpha: 每次迭代扰动大小
    :param num_iter: 迭代次数
    :return: 添加扰动后的图像delta
    """
    delta = torch.zeros_like(images).uniform_(-epsilon, epsilon)
    delta = torch.clamp(delta, min=-epsilon, max=epsilon)

    for t in range(num_iter):
        delta.requires_grad = True
        outputs = model(images + delta)
        loss = F.cross_entropy(outputs, labels)
        loss.backward()

        grad = delta.grad.detach()
        delta.data = torch.clamp(delta + alpha * torch.sign(grad), min=-epsilon, max=epsilon)
        delta.data = torch.max(torch.min(1 - images, delta.data), 0 - images)
        delta.data = torch.clamp(delta, min=-epsilon, max=epsilon).detach_()
        delta.grad.zero_()

    return delta

该代码中，model是要攻击的模型，images是原始图像，labels是原始标签，epsilon是扰动大小，alpha是每次迭代扰动大小，num_iter是迭代次数。在攻击过程中，我们首先生成一个与输入图像相同大小的扰动delta，将其限制在[-epsilon, epsilon]的区间内。然后使用PGD算法进行迭代攻击，每次迭代都计算模型的输出和相应的损失，然后使用反向传播更新扰动delta。最后将delta限制在[-epsilon, epsilon]的区间内，并返回添加扰动后的图像delta。