h = self.net(x) prediction = h.max(1)[1] accuracy = torch.eq(prediction, y_true).float().mean() cost = F.cross_entropy(h, y_true)

这部分代码是用来计算模型在原始样本上的预测结果、准确率和损失。

首先，通过self.net(x)将输入样本x输入到网络中，得到网络的输出结果h。

然后，通过h.max(1)[1]找到每个样本在输出结果中的最大值所对应的索引，即预测的类别。

接着，使用torch.eq(prediction, y_true)比较预测结果和真实标签是否相等，得到一个布尔值的张量。将这个布尔值张量转换为浮点型张量，并计算平均值，即为准确率。

最后，使用F.cross_entropy(h, y_true)计算交叉熵损失，其中h为网络的输出结果，y_true为真实标签。

这段代码的目的是评估模型在原始样本上的性能，准确率和损失是常用的评估指标。

如果还有其他问题，请随时提问。

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def FGSM(self, x, y_true, y_target=None, eps=0.03, alpha=2/255, iteration=1): self.set_mode('eval') x = Variable(cuda(x, self.cuda), requires_grad=True) y_true = Variable(cuda(y_true, self.cuda), requires_grad=False) if y_target is not None: targeted = True y_target = Variable(cuda(y_target, self.cuda), requires_grad=False) else: targeted = False h = self.net(x) prediction = h.max(1)[1] accuracy = torch.eq(prediction, y_true).float().mean() cost = F.cross_entropy(h, y_true) if iteration == 1: if targeted: x_adv, h_adv, h = self.attack.fgsm(x, y_target, True, eps) else: x_adv, h_adv, h = self.attack.fgsm(x, y_true, False, eps) else: if targeted: x_adv, h_adv, h = self.attack.i_fgsm(x, y_target, True, eps, alpha, iteration) else: x_adv, h_adv, h = self.attack.i_fgsm(x, y_true, False, eps, alpha, iteration) prediction_adv = h_adv.max(1)[1] accuracy_adv = torch.eq(prediction_adv, y_true).float().mean() cost_adv = F.cross_entropy(h_adv, y_true) # make indication of perturbed images that changed predictions of the classifier if targeted: changed = torch.eq(y_target, prediction_adv) else: changed = torch.eq(prediction, prediction_adv) changed = torch.eq(changed, 0) changed = changed.float().view(-1, 1, 1, 1).repeat(1, 3, 28, 28) changed[:, 0, :, :] = where(changed[:, 0, :, :] == 1, 252, 91) changed[:, 1, :, :] = where(changed[:, 1, :, :] == 1, 39, 252) changed[:, 2, :, :] = where(changed[:, 2, :, :] == 1, 25, 25) changed = self.scale(changed/255) changed[:, :, 3:-2, 3:-2] = x_adv.repeat(1, 3, 1, 1)[:, :, 3:-2, 3:-2] self.set_mode('train') return x_adv.data, changed.data,\ (accuracy.item(), cost.item(), accuracy_adv.item(), cost_adv.item())

这段代码是一个实现了FGSM（Fast Gradient Sign Method）攻击的函数。FGSM是一种用于生成对抗样本的方法，通过在输入样本上添加一小步扰动来欺骗分类器，使其产生错误的分类结果。

该函数的输入参数包括原始输入样本x、真实标签y_true、目标标签y_target（可选）、扰动范围eps、扰动步长alpha和迭代次数iteration。

函数首先将模型设置为评估模式，然后将输入样本转化为可求导变量，并计算原始样本在模型上的预测结果和准确率。然后计算原始样本在模型上的交叉熵损失。

接下来根据迭代次数选择使用FGSM攻击还是I-FGSM（Iterative FGSM）攻击。如果目标标签y_target存在，则使用目标攻击，否则使用非目标攻击。攻击过程中，对输入样本添加扰动，并计算扰动后的样本在模型上的预测结果和准确率。

最后，将产生的对抗样本、扰动图像、原始样本在模型上的准确率和损失作为输出返回。

值得注意的是，代码中还包含了一个用于生成扰动图像的部分。首先根据模型预测结果确定哪些样本的分类结果发生了变化，然后将这些样本的对应像素位置修改为特定的颜色值，以突出显示扰动部分。最后将扰动图像与对抗样本叠加，形成最终的扰动图像。

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def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer): size = len(dataloader.dataset) model.train() for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): X, y = X.to(device), y.to(device) y=y.long() # Compute prediction error pred = model(X) loss = loss_fn(pred, y) # Backpropagation optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if batch % 50 == 0: loss, current = loss.item(), (batch + 1) * len(X) print(f"loss: {loss:>7f} [{current:>5d}/{size:>5d}]") return Losslist def test(dataloader, model, loss_fn): size = len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) model.eval() test_loss, correct = 0, 0 with torch.no_grad(): for X, y in dataloader: X, y = X.to(device), y.to(device) y=y.long() pred = model(X) test_loss += loss_fn(pred, y).item() correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item() test_loss /= num_batches correct /= size print(f"Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n") return LossList,acclist

这段代码是一个简单的 PyTorch 训练和测试循环。训练循环使用给定的数据加载器、模型、损失函数和优化器来训练模型；测试循环使用给定的数据加载器、模型和损失函数来评估模型在测试集上的性能。

具体来说，训练循环会遍历数据加载器中的每一个 batch，将输入数据和标签移动到指定的设备上（例如 GPU），然后将输入数据喂给模型，得到模型的输出。接下来，计算模型输出和标签之间的损失，使用反向传播更新模型的权重。每经过 50 个 batch，训练循环会输出当前的损失和已经处理的样本数量。

测试循环会将模型设置为评估模式，然后遍历数据加载器中的每一个 batch。对于每一个 batch，测试循环会将输入数据和标签移动到指定的设备上，然后将输入数据喂给模型，得到模型的输出。接下来，计算模型输出和标签之间的损失，并统计模型在该 batch 中正确预测的样本数量。最后，测试循环会输出模型在测试集上的平均损失和准确率。

在代码中，LossList 和 AccList 都是用来记录每个 epoch 中的损失和准确率的列表。但是，在函数中并没有直接对它们进行操作，所以这段代码需要进行一些修改才能正确地记录每个 epoch 的损失和准确率。