PyTorch Classification AdvProp 项目使用教程

PyTorch Classification AdvProp 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

pytorch-classification-advprop/
├── attacker.py
├── imagenet.py
├── net.py
├── run.sh
├── utils/
│   ├── gitignore
│   ├── gitmodules
│   ├── LICENSE
│   ├── README.md
│   └── ...
├── README.md
└── ...

目录结构介绍

• attacker.py: 包含Fast AdvProp的实现，用于生成对抗样本。
• imagenet.py: 处理ImageNet数据集的相关代码。
• net.py: 定义神经网络模型的文件。
• run.sh: 项目的启动脚本，用于执行训练或测试任务。
• utils/: 包含项目所需的辅助工具和配置文件。
  • gitignore: Git忽略文件配置。
  • gitmodules: Git子模块配置。
  • LICENSE: 项目许可证文件。
  • README.md: 项目说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

run.sh

run.sh 是项目的启动脚本，用于执行训练或测试任务。该脚本通常会调用 attacker.py 和 imagenet.py 来处理数据和模型。

使用方法

bash run.sh

attacker.py

attacker.py 是Fast AdvProp的核心实现文件，主要用于生成对抗样本并进行训练。

主要功能

• 生成对抗样本
• 训练模型
• 测试模型

imagenet.py

imagenet.py 用于处理ImageNet数据集，包括数据加载、预处理等。

主要功能

• 数据加载
• 数据预处理
• 数据增强

3. 项目的配置文件介绍

utils/gitignore

gitignore 文件用于配置Git忽略的文件和目录，避免将不必要的文件提交到版本控制系统中。

utils/gitmodules

gitmodules 文件用于配置Git子模块，管理项目依赖的其他Git仓库。

utils/LICENSE

LICENSE 文件包含项目的许可证信息，规定了项目的使用和分发条件。

utils/README.md

README.md 文件是项目的说明文档，通常包含项目的简介、安装方法、使用说明等内容。

主要内容

• 项目简介
• 安装方法
• 使用说明
• 许可证信息

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以上是 pytorch-classification-advprop 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。