写出universal adversarial pertubation 的pytorch代码
时间: 2023-03-13 09:54:59 浏览: 67
Universal adversarial perturbation(UAP)的pytorch代码如下:import torchdef UAP(model, x, y_true, epsilon):
x_adv = x.clone().detach()
x_adv.requires_grad = True
y_pred = model(x_adv)
loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()(y_pred, y_true)
loss.backward()
x_adv.data = x_adv - epsilon * torch.sign(x_adv.grad)
x_adv.data = torch.clamp(x_adv.data, 0, 1)
x_adv.grad.zero_()
return x_adv
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universal adversarial perturbations
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gan pytorch代码 mnist
GAN是生成对抗网络(Generative Adversarial Network)的缩写,是一种用于生成模型的深度学习架构。在PyTorch中实现GAN可以用于生成MNIST数据集的代码如下:
引用\[1\]中的代码是用于导入必要的库和设置设备(GPU或CPU)的代码。
引用\[2\]中的代码是GAN的原理部分,包括数据加载和准备的代码。其中包括了导入必要的库、定义GAN的生成器和判别器模型、定义损失函数和优化器、定义训练过程等。
引用\[3\]中的代码是用于检验GAN生成的成果的代码。它通过向生成器输入一个噪声,生成一张虚假的图片,并将其显示出来。
以上是一个简单的GAN在PyTorch中生成MNIST数据集的代码。你可以根据需要进行修改和扩展。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [GAN+pytorch实现MNIST生成](https://blog.csdn.net/qq_45510888/article/details/113761697)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [原始GAN-pytorch-生成MNIST数据集(代码)](https://blog.csdn.net/jerry_liufeng/article/details/129238417)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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