生成一段def deepfool(image, net, num_classes=10, overshoot=0.02, max_iter=50):的代码

以下是生成一段 `deepfool()` 函数的 Python 代码，用于对给定的图像进行深度欺骗攻击：

import torch
import copy

def deepfool(image, net, num_classes=10, overshoot=0.02, max_iter=50):
    """
    :param image: 原始图像，大小为 (1, C, H, W)
    :param net: 神经网络模型
    :param num_classes: 类别数量
    :param overshoot: 用于控制步长的超调量
    :param max_iter: 最大迭代次数
    :return: 对原始图像进行欺骗后得到的新图像，以及欺骗后的标签
    """
    # 复制原始图像，避免在原图上进行修改
    x = copy.deepcopy(image)
    x.requires_grad = True

    # 获取原始图像的标签
    output = net(x)
    _, label = torch.max(output, 1)
    label = label.item()

    # 初始化欺骗后的图像和标签
    pert_image = None
    adv_label = None

    # 对每个类别进行迭代，直到成功欺骗为止
    for k in range(num_classes):
        if k == label:
            continue

        # 复制原始图像，避免在原图上进行修改
        w = torch.zeros_like(x).to(x.device)
        r_tot = torch.zeros_like(x).to(x.device)

        # 开始迭代
        for i in range(max_iter):
            # 计算梯度
            fs = net.forward(x)
            fs[0, label].backward(retain_graph=True)
            grad_orig = x.grad.data.clone()

            # 重置梯度
            zero_gradients(x)

            # 计算欺骗目标类别的梯度
            fs = net.forward(x)
            fs[0, k].backward(retain_graph=True)
            grad_target = x.grad.data.clone()

            # 计算图像扰动
            w_i = (grad_target - grad_orig).cpu().detach().numpy()
            f_i = (fs[0, k] - fs[0, label]).cpu().detach().numpy()

            pert = abs(f_i) / np.linalg.norm(w_i.flatten())

            # 计算最小扰动
            delta = pert * w_i
            r_tot = np.float32(r_tot + delta)

            if pert > 0.0:
                w = np.float32(w + (delta / pert))

            x = x + (1 + overshoot) * torch.from_numpy(delta).to(x.device)

            # 限制像素值范围
            x = torch.clamp(x, 0, 1)

            # 检查是否成功欺骗
            if torch.argmax(net(x)) == k:
                pert_image = x
                adv_label = k
                break

        if pert_image is not None:
            break

    return pert_image, adv_label

def zero_gradients(x):
    if x.grad is not None:
        x.grad.detach_()
        x.grad.zero_()

该函数实现了 DeepFool 攻击算法，使用 PyTorch 框架实现。输入参数包括原始图像、神经网络模型、类别数量、超调量和最大迭代次数。输出参数包括对原始图像进行欺骗后得到的新图像，以及欺骗后的标签。