生成一段PGD是一种迭代攻击算法的代码

以下是一个使用PyTorch实现PGD攻击的示例代码：

import torch
import torch.nn.functional as F

def pgd_attack(model, images, labels, eps=0.3, alpha=2/255, iters=40):
    '''
    model: 目标模型
    images: 原始图像
    labels: 图像对应的真实标签
    eps: 扰动大小
    alpha: 步长
    iters: 迭代次数
    '''
    adv_images = images.detach() + torch.zeros_like(images).uniform_(-eps, eps)
    adv_images = torch.clamp(adv_images, min=0, max=1)

    for i in range(iters):
        adv_images.requires_grad = True
        outputs = model(adv_images)
        loss = F.cross_entropy(outputs, labels)

        model.zero_grad()
        loss.backward()

        adv_images = adv_images.detach() + alpha * torch.sign(adv_images.grad)
        delta = torch.clamp(adv_images - images, min=-eps, max=eps)
        adv_images = torch.clamp(images + delta, min=0, max=1).detach()

    return adv_images

此代码实现了对一批图像进行PGD攻击的功能，其中`model`为目标模型，`images`为原始图像，`labels`为对应的真实标签，`eps`为扰动大小，`alpha`为步长，`iters`为迭代次数。函数返回的结果为生成的对抗样本`adv_images`。在每一次迭代中，代码对当前对抗样本进行微调，并将像素值限制在`[0,1]`的范围内，以避免失真度过高。