張小白帶你使用JupyterLab嘗試體驗“對抗示例生成”（使用MindSpore 1.4.1）

MindSpore 1.4.1發布了嗎？

并沒有！

那么你題目的意思？

唉，別急，你往下看就知道了。

模型也會收到攻擊？

對的?，F在MindSpore就要表演壞人的角色了。

很多人應該看過《藍軍出擊》吧？

藍軍，就是為了提高正規軍的能力而出現的。那么，對抗網絡，自然是為了加強正規網絡的能力而出現的。一個不會對抗干擾的網絡不是好網絡。。。

so：

如何抵抗噪聲樣本，就成為了一個好神經網絡的試金石了。。。

這是后話，暫且不提。

本次試驗只是為了證明，一個噪聲，將會對訓練結果的置信度產生多大的影響。

下面開始實操。

打開 https://www.mindspore.cn/tutorials/zh-CN/r1.3/intermediate/image_and_video/adversarial_example_generation.html?頁面，

看樣子似乎支持cpu下運行，而且支持MindSpore 1.3，而張小白在 《張小白帶你跟著小Mi老師學習用Python操作Excel》 https://bbs.huaweicloud.com/blogs/300776 中剛好用過Jupyter，所以思路很簡單，先下載這個Notebook，將其拷貝到 D:\ipynb目錄下去，然后在jupyter lab中執行。。。

開始跑跑看吧：

首先，是《張小白帶你跟著小Mi老師學習用Python操作Excel》提到的老錯誤。但是，驗證能通過，所以這關應該算是過了吧。（后來發現并不算）

然后下載數據集：

報了wget不存在，文件夾也不存在。張小白也沒時間去安裝個wget，就做了兩件事：

手工建目錄：

并將wget的內容統統在瀏覽器上打開，下載這四個數據集的文件：

然后將下載好的文件集放到相應的目錄下：

訓練集：

測試集：

攻擊準備，將device_target改為CPU：

依次執行訓練LeNet的腳本：

。。。

報了ds沒定義的錯。而ds應該是前面加載 _c_dataengine 模塊失敗導致ds沒被import進去的吧。。。。

張小白感覺用現在的Mindspore 1.3版本是不行的。今天既然有專家說了mindspore 1.4解決了這個bug，那就裝個1.4試試吧。

到Mindspore的官網 https://mindspore.cn/versions

找到1.4.1 CPU版本的下載鏈接：https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/1.4.1/MindSpore/cpu/x86_64/mindspore-1.4.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl

將mindspore 1.3的安裝指令對應的文件名換為剛才1.4.1的文件名：

pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/1.4.1/MindSpore/cpu/x86_64/mindspore-1.4.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

好像報錯了，需要加個--user參數安裝：

這回安裝成功了。

重新打開JupyterLab：jupyter lab --no-browser

打開瀏覽器，復制上圖最后的兩個鏈接之一，進入JupyterLab，打開前面下載好的 mindspore_adversarial_example_generation.ipynb 文件，依次執行：

這回mindspore的驗證倒是沒報錯。專家說的都對。。。

下面需要重做除了下載數據集的所有步驟。

攻擊準備：

依次執行腳本，直到開始訓練LeNet網絡：

這回順利訓練成功了1個epoch,看一下精度：0.9644.

checkpoint文件也生成了：

根據文檔操作：繼續運行實現FSGM攻擊的相關腳本：

。。。

運行攻擊：

eps=0時的效果：

eps設置成0.5：

此時，精度為0.469250。。。

看下實際的效果：

發現要裝 matplotlib包:

!pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

重新執行腳本看效果：

可見，上面生成了攻擊后加入噪聲的圖。

最后附上修改后的ipynb文件（想用腳本試驗的盆友們可以將ipynb.txt改名為ipynb文件，放入jupyterlab的目錄下就可以運行了）

其實照著示例驗證還算簡單，有位華為的大大，直接將噪聲放到極致，大家可以看看這個例子，感受下什么叫做找不到家的感覺：

https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-156092-1-1.html

（當然也可以知道 MindSpore愛好者張小白與MindSpore專家的區別。。。）

（全文完，謝謝閱讀）

附件： mindspore_adversarial_example_generation.ipynb.txt 65.10KB 下載次數：1次

AI MindSpore 昇騰 深度學習

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