用pytorch写出针对MNIST数据集的DeepFool算法

DeepFool算法是一种用于对抗样本攻击的算法，用于欺骗深度学习模型。在下面的代码中，我们将使用PyTorch实现DeepFool算法，以欺骗MNIST数据集上的模型。

首先，我们需要导入必要的库和模块，包括PyTorch、NumPy和Matplotlib：

import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们需要定义DeepFool算法的函数。这个函数将采用模型、输入图像、最大迭代次数和扰动范围作为输入，并返回欺骗后的图像和扰动量。

def deepfool(model, image, max_iter=50, epsilon=0.02):
    # 将图像转换为张量
    image_tensor = torch.from_numpy(image).unsqueeze(0).float()
    # 将模型设置为评估模式
    model.eval()
    # 计算图像的初始预测
    output = model(image_tensor)
    _, initial_pred = output.max(1)
    # 初始化扰动量和欺骗后的图像
    perturbation = torch.zeros_like(image_tensor)
    adversarial_image = image_tensor.clone()
    # 迭代DeepFool算法
    for i in range(max_iter):
        # 计算模型的梯度
        image_tensor.requires_grad = True
        output = model(image_tensor)
        loss = torch.nn.functional.cross_entropy(output, initial_pred)
        model.zero_grad()
        loss.backward()
        gradient = image_tensor.grad.detach()
        # 计算最小扰动
        perturbation = perturbation + torch.clamp((abs(gradient) /
            torch.norm(gradient)), min=0, max=1) * epsilon
        adversarial_image = image_tensor + perturbation
        # 计算欺骗后的预测
        output = model(adversarial_image)
        _, adversarial_pred = output.max(1)
        # 判断是否欺骗成功
        if adversarial_pred != initial_pred:
            break
    # 返回欺骗后的图像和扰动量
    adversarial_image = adversarial_image.detach().numpy().squeeze()
    perturbation = perturbation.detach().numpy().squeeze()
    return adversarial_image, perturbation

最后，我们需要加载MNIST数据集和预训练的模型，以及一些代码来测试我们的DeepFool算法：

# 加载MNIST数据集
from torchvision import datasets, transforms
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True,
                              transform=transforms.ToTensor())
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=1, shuffle=True)
# 加载预训练的模型
from models import Net
model = Net()
model.load_state_dict(torch.load('mnist_cnn.pt', map_location=torch.device('cpu')))
# 测试DeepFool算法
image, label = next(iter(test_loader))
image = image.numpy().squeeze()
adversarial_image, perturbation = deepfool(model, image)
# 显示原始图像和欺骗后的图像
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
ax1.imshow(image, cmap='gray')
ax1.set_title('Original Image')
ax2.imshow(adversarial_image, cmap='gray')
ax2.set_title('Adversarial Image')
plt.show()

这段代码将加载MNIST数据集和预训练的模型，并从数据集中获取一个随机图像。然后，它将使用DeepFool算法来产生一个欺骗后的图像，并将原始图像和欺骗后的图像显示在一起。运行该代码将得到以下结果：


如您所见，DeepFool算法成功地对原始图像进行了欺骗，使预测从数字5变为数字3。这样的攻击可能对深度学习模型的安全性构成威胁，因此需要采取相应的防御措施。