EvadeML-Zoo 项目常见问题解决方案

EvadeML-Zoo 项目常见问题解决方案

EvadeML-Zoo Benchmarking and Visualization Tool for Adversarial Machine Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ev/EvadeML-Zoo

一、项目基础介绍

EvadeML-Zoo 是一个用于对抗机器学习基准测试和可视化的开源项目。该项目提供了多种数据集、预训练模型和攻击方法，旨在帮助研究人员和开发者评估和提升模型对于对抗样本的鲁棒性。项目主要使用的编程语言是 Python。

二、新手常见问题及解决方案

问题一：如何安装项目依赖？

问题描述： 新手在使用项目时，可能会遇到不知道如何安装依赖的问题。

解决步骤：

1. 根据是否使用 GPU，选择相应的依赖列表。如果使用 CPU，运行以下命令安装依赖：

   pip install -r requirements_cpu.txt
   

   如果使用 GPU，运行以下命令安装依赖：

   pip install -r requirements_gpu.txt
   

2. 确保安装了所有依赖后，再进行下一步操作。

问题二：如何获取预训练模型？

问题描述： 项目中提供了预训练模型，但新手可能不清楚如何获取这些模型。

解决步骤：

1. 在项目根目录下创建一个名为 downloads 的文件夹。
2. 使用以下命令下载预训练模型并解压到 downloads 文件夹中：

   curl -sL https://github.com/mzweilin/EvadeML-Zoo/releases/download/v0.1/downloads.tar.gz | tar xzv -C downloads
   

3. 如果需要其他数据集或模型，根据项目 README 中的说明进行操作。

问题三：如何运行项目主程序？

问题描述： 新手可能不确定如何运行项目的主程序。

解决步骤：

1. 使用以下命令运行项目的主程序：

   python main.py
   

2. 主程序支持多种参数，可以通过以下命令查看帮助信息：

   python main.py -h
   

3. 根据需要调整参数，例如设置数据集名称、模型名称、攻击方法等。

通过以上步骤，新手可以更容易地开始使用 EvadeML-Zoo 项目，并进行相关的研究和开发工作。

EvadeML-Zoo Benchmarking and Visualization Tool for Adversarial Machine Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ev/EvadeML-Zoo