def batch_generate(inputs, labels, eps, batch_size): # 对数据集进行处理 arr_x = inputs arr_y = labels len_x = len(inputs) batches = int(len_x / batch_size) res = [] for i in range(batches): x_batch = arr_x[i * batch_size: (i + 1) * batch_size] y_batch = arr_y[i * batch_size: (i + 1) * batch_size] adv_x = generate(x_batch, y_batch, eps=eps) res.append(adv_x) adv_x = np.concatenate(res, axis=0) return adv_x 这段代码什么意思

这段代码实现了一个对整个数据集进行FGSM攻击的函数。其中，`inputs`表示原始的输入数据集，`labels`表示对应的标签集，`eps`表示扰动的大小，`batch_size`表示每个批次的大小。

该函数首先对输入的数据集进行一些处理，将`inputs`和`labels`转换为Numpy数组类型，计算数据集的长度`len_x`，以及批次数`batches`。然后，对每个批次进行处理，在FGSM攻击函数`generate`中调用当前批次的数据和标签，得到对抗样本`adv_x`，并将其存入`res`数组中。最后，将所有批次的对抗样本连接起来，得到整个数据集的对抗样本`adv_x`，并返回结果。

该函数的作用是对整个数据集进行FGSM攻击，并生成对抗样本，用于评估模型的鲁棒性。