文章目录
- 1. 总体介绍
- 2. 完整代码
- 3. 投影梯度下降（PGD）方法的详细介绍
- 3.1. 背景
- 3.2. PGD方法简介
- 3.3. PGD攻击算法步骤
- 3.4. PGD攻击的实现
- 3.5. 代码解释
- 3.6. 核心代码解释：
- 4 补充说明
- x = inputs.detach()的详细解释
1. 总体介绍
使用PyTorch实现基于投影梯度下降（Projected Gradient Descent，PGD）方法的对抗样本生成，并对一个简单的卷积神经网络进行训练和评估。具体包括以下部分：
- 导入库：导入必要的PyTorch库和模块。
- 模型定义：定义一个简单的卷积神经网络，用于分类任务。
- PGD攻击类：定义一个用于生成对抗样本的类。
- 数据准备：准备MNIST数据集，包括数据加载和预处理。
- 训练和测试函数：定义训练和测试模型的函数。
- 主函数：训练模型，生成对抗样本并测试模型性能。
2. 完整代码
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch
)
