α-β-CROWN 开源项目安装与使用教程

α-β-CROWN 开源项目安装与使用教程

alpha-beta-CROWN alpha-beta-CROWN: An Efficient, Scalable and GPU Accelerated Neural Network Verifier (winner of VNN-COMP 2021, 2022, and 2023) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/al/alpha-beta-CROWN

1. 项目目录结构及介绍

α-β-CROWN 是一个高效的神经网络验证器，基于线性界传播框架和分支界定方法，并支持GPU加速。以下是对项目主要目录结构的概述：

• [main]: 主仓库入口，可能包含核心代码和脚本。
• [auto_LiRPA]: 自动线性响应分析库，用于计算一般计算图的符号边界。
• [LICENSE]: 许可证文件，描述了软件使用的法律条款。
• [README.md]: 项目简介，包含了项目目的、特点和支持的功能等。
• [complete_verifier]: 包含完整的验证器代码和示例配置文件，是实际操作的核心部分。
  • exp_configs: 示例配置文件夹，提供不同场景下的验证配置示例。
  • environment.yaml: Conda环境配置文件，用于设置运行所需环境。
• [vnncomp_scripts]: 可能用于VNN-COMP比赛的特定脚本或配置。
• [gitignore], [gitmodules]: 版本控制相关文件，忽略不需要提交的文件和子模块管理。

2. 项目启动文件介绍

α-β-CROWN的启动并非通过单一的“启动文件”完成，而是依赖于命令行指令和配置文件的结合。主要的交互点是位于 complete_verifier 目录下的 abcrown.py 脚本。要运行验证器，用户需通过命令行指定配置文件路径来启动验证过程，例如：

conda activate alpha-beta-crown
cd complete_verifier
python abcrown.py --config exp_configs/tutorial_examples/cifar_resnet_2b.yaml

这里，abcrown.py 即是执行验证任务的主要入口点，它解析配置文件并启动验证流程。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件（如在 exp_configs 目录中的 .yaml 文件）定义了验证过程的详细参数，包括但不限于模型路径、数据集信息、验证类型（如鲁棒性验证）、神经网络层类型、激活函数、以及特定的验证规格（如Lp范数扰动）。一个典型的配置文件会包含多个板块，例如：

• model: 模型的相关信息，如模型的结构定义或权重加载路径。
• data: 数据集设定，可能包含输入维度、批处理大小等。
• spec: 验证的规格定义，比如目标攻击或鲁棒性的Lp范数约束。
• solver: 解决方案选择，包括是否使用完整求解或近似方法，及其相关参数。
• bound_opts: 界限传播选项，用于调整验证算法的行为。

每项配置都有其具体意义，通过修改这些值，用户可以定制化验证任务以适应不同的需求和场景。详细了解每个配置项的具体作用，参考示例配置文件及其内注释。

---

以上即为α-β-CROWN项目的基本安装与使用概览，详细的安装步骤和使用指南需参照项目文档和提供的配置文件进行深入学习。

alpha-beta-CROWN alpha-beta-CROWN: An Efficient, Scalable and GPU Accelerated Neural Network Verifier (winner of VNN-COMP 2021, 2022, and 2023) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/al/alpha-beta-CROWN