17、利用GAN生成对抗样本攻破分类器

利用GAN生成对抗样本攻破分类器

1. 引言

在之前的实践中，我们已经使用生成对抗网络（GAN）生成了各种类型的图像。现在，我们将尝试使用GAN生成对抗样本，以此来攻破一些模型。为了使演示更接近实际场景，我们将在Kaggle的猫狗数据集上训练一个合适的模型，然后用GAN生成的对抗样本来攻破这个模型。

2. 准备数据集

Kaggle的猫狗数据集包含25,000张训练图像和12,500张测试图像，我们在实验中仅使用25,000张训练图像。下载数据集后，将猫和狗的图像分别放在不同的文件夹中，文件结构如下：

/cats-dogs-kaggle
    /cat
        /cat.0.jpg
        /cat.1.jpg
        ...
    /dog
        /dog.0.jpg
        /dog.1.jpg
        ...

3. 训练集成分类器

我们将使用PyTorch Hub提供的几个预训练模型来构建集成分类器，并对这些预训练模型进行迁移学习以适应我们的数据集。具体步骤如下：
1. 创建Python文件并导入模块 ：

import argparse
import os
import random
import sys
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import torch
import