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AI安全——对抗样本(工具DeepRobust)

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01

下载

github地址:https://github.com/DSE-MSU/DeepRobust

论文链接:https://arxiv.org/abs/2005.06149

02

安装

pip install deeprobust

03

注意事项

1.scipy 版本 1.3.1 如果用pip直接安装 版本错误

2.使用CPU

需要修改,base_attack.py和使用的算法中

def init(self, model, device = ‘cpu’): # change ‘cuda’

self.model = model

self.device = device

2.数据集下载,如果使用网络下载太慢,可以先下载到本地,然后使用

下载地址:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

修改文件

base_folder = ‘cifar-10-batches-py’

url = “https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz”

url = “file:///xxx/cifar-10-python.tar.gz” #在此处修改为本地目录

filename = “cifar-10-python.tar.gz”

tgz_md5 = ‘c58f30108f718f92721af3b95e74349a’

4.使用的数据集:

下载地址:https://github.com/I-am-Bot/deeprobust_model

(目前github无法下载单个文件 2021.01.20,需要预先下载)

model.load_state_dict(torch.load(“CIFAR10_ResNet18_epoch_20.pt”,map_location=torch.device(‘cpu’)))

#默认使用GPU,需要添加 map_location=torch.device(‘cpu’)

5.plt.savefig 函数的保存路径需要预先定义,无法自动生成

04

测试

git clone https://github.com/DSE-MSU/DeepRobust.git

cd DeepRobust/exampl/image

python test_PGD.py

来源:CSDN@闻者文也

https://blog.csdn.net/Pan_w_w/article/details/112799737?spm=1001.2014.3001.5502

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