17、利用GAN生成对抗样本攻击集成分类器

利用GAN生成对抗样本攻击集成分类器

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，以攻破一些模型。

1. 准备Kaggle猫狗数据集的集成分类器

为了使我们的演示更接近实际场景，我们将在Kaggle的猫狗数据集（https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats ）上训练一个不错的模型，然后使用GAN生成的对抗样本来攻破这个模型。该数据集包含25,000张训练图像和12,500张测试图像，图像内容为猫或狗。在实验中，我们仅使用25,000张训练图像。

下载数据集后，为了方便处理，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
        ...

我们在这个数据集上训练的模型由PyTorch Hub（https://github.com/pytorch/hub ）提供的几个预训练模型组成。同时，我们需要对这些预训练模型进行迁移学习，使其适应我们的数据集。

2. 详细步骤

以下是加载和预处理数据、创建集成分类器并训练该模型的详细步骤：
1. 创建Python文件并导入模块 ：
创建一个名为 cats_dogs.py 的Python文件，并导