duoergun0729 / adversarial_examples Goto Github PK

我在运行cleverhans部分代码时候，发现正确的运行环境应该配置cleverhans==3.0.0或者3.0.1，兜哥在书中写的是2.1.0.

对5-fgm-tensorflow-pb中攻击后图像进行保存，重新输入到模型进行识别时，结果显示未攻击成功。

https://github.com/duoergun0729/adversarial_examples/blob/master/code/tools.py
#计算相对量
#l0 = int(99len(np.where(np.abs(img[0] - img_adv[0])>0.5)[0]) / size ) + 1
l0=int(_l099/size)+1
l1 = int(99np.sum(np.abs(img[0] - img_adv[0])) / np.sum(np.abs(img[0]))) + 1
#l2 = int(99np.linalg.norm(img[0] - img_adv[0]) / np.linalg.norm(img[0])) + 1
l2=int(99*_l2 / np.linalg.norm(img[0])) + 1
#linf = int(99np.max(np.abs(img[0] - img_adv[0])) / 255) + 1
linf = int(99_linf / 255) + 1
print('Noise L_0 norm: {} {}%'.format(_l0,l0) )
print('Noise L_2 norm: {} {}%'.format(_l2,l2) )
print('Noise L_inf norm: {} {}%'.format(_linf,linf) )

为什么要乘99，以及为什么要加1？

当我试着运行robust_physical_attack.ipynb时，发现FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'data/stop_red_mask.npy'

兜哥您好，我在复现您的code/5-jsma-pytorch.ipynb代码时候，发现循环训练中最后一行
img.data[idx]=np.clip(img.data[idx], min_, max_)
该行代码在cuda上运行需要修改，img在cuda上运行的时候，因为img是cuda tensor，需要转化为cpu tensor，再进行numpy运算。
img.data[idx]=np.clip(img.data[idx].cpu(), min_, max_)

运行9-advbox-mnist-fgsm代码报错查了一些博客说是python版本的问题具体解决方法还是不清楚
TypeError: true_divide() received an invalid combination of arguments - got (numpy.ndarray, int), but expected one of:

• (Tensor input, Tensor other, *, Tensor out)
• (Tensor input, Number other)
  didn't match because some of the arguments have invalid types: (numpy.ndarray, int)