Adversarial Attacks with PyTorch: Implementation in PyTorch
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简介：
本教程详细介绍了如何使用PyTorch实现对抗攻击，包括FGSM、PGD等常见方法，并探讨了它们在深度学习模型中的应用和影响。适合具备基本PyTorch知识的读者深入理解与实践。
对抗攻击PyTorch 是一个基于 PyTorch 的库，用于生成对抗性示例进行模型测试。该库推荐的用法包括安装依赖关系火炬版本 1.4.0 和 Python 版本 3.6。
安装方法如下：
- 使用 pip 安装：`pip install torchattacks`
- 或者从 GitHub 克隆仓库
使用时，首先导入需要的模块和模型。例如：
```python
import torchattacks
atk = torchattacks.PGD(model, eps=8/255, alpha=2/255, steps=4)
adversarial_images = atk(images, labels)
```
注意事项：在进行攻击之前，需使用 `transform.toTensor()` 将所有图像缩放为合适的格式。
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