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PyTorch(docs.pytorch.org 官方文档) · PyTorch 官方文档(具体作者原站未在节选中说明)

Adversarial Example Generation

Adversarial Example Generation是PyTorch(docs.pytorch.org 官方文档)的免费实践教程(en)。前置条件:需要了解 PyTorch 张量、自动求导与基本的图像分类训练流程;节选未写明先修要求。

按 PyTorch 官方教程步骤,用 FGSM(快速梯度符号法)在 PyTorch 中对图像分类模型生成对抗样本,并观察对抗样本对模型预测的影响。

打开官方课程
难度
见前置条件
类型
教程 · 实践教程
语言
en
规模
1 个课节
内容费用
免费
动手
需要动手环境
  1. 选择学习环境

    按你的电脑系统准备;提示词在你自己的电脑上使用。

    本机动手

    本教程演示用 PyTorch 实现 FGSM 攻击,生成对抗样本来测试图像分类模型的鲁棒性。

    能运行 Python 并安装 PyTorch 的环境;是否必须 GPU 与预训练模型下载情况原站未在节选中说明。

  2. 准备工具和账号

    标“选用”的可以跳过。

    • Python 3运行教程脚本
    • PyTorch + torchvision 构建模型、求梯度并处理图像
    • 本地 Python 环境与 PyTorch(含 torchvision)用于运行教程代码用于练习与作业

    运行费用:实践费用待核验,节选未说明练习是否需要 GPU 或付费云服务。

  3. 让 AI Agent 一次搭好课程

    复制开课提示词发给你常用的 AI Agent。它会下载允许保存的官方材料、建立课节目录并自检;需要账号、权限或费用时会先问你。

    开课提示词 · 只需用一次此提示词尚未实测验证
    请帮我把「Adversarial Example Generation」的学习环境一次准备好,让我之后只需要按顺序学习和做练习。
    开始前先问我:课程放在哪个目录(等我给出完整路径),确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。
    
    课程入口:https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/fgsm_tutorial.html
    我的系统:macOS。如果实际不符,先调整方案。
    本次路线:macOS:本机动手。只准备这条路线需要的工具;只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。
    练习:按教程在本地复现 FGSM,比较扰动前后模型对同一样本的预测。
    课节(官方顺序):
    1. Adversarial Example Generation:https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/fgsm_tutorial.html
    
    1. 环境
    - Python 3
    - PyTorch
    - torchvision
    - 安装前先列出要装的软件和命令,等我同意;已装好的直接复用。
    2. 材料
    - 官方课程页面:只记录链接 https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/fgsm_tutorial.html
    3. 目录(最外层放在我确认的位置)
    pytorch-fgsm-adversarial-example/
    ├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
    ├── progress.md      # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记
    ├── questions.md     # 待解决的问题
    ├── check-env.sh     # 环境自检,按 README 操作
    ├── data/            # 练习用到的样例数据
    └── lessons/         # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/
        └── 01-01-adversarial-example-generation/
    - 每课文件夹里建 notes.md(顶部写本课官方链接)和 exercises/;课节文件夹名称与上面一致。
    - 已有课程目录先检查并复用;不覆盖笔记、作业或 progress.md,不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布,不能代写讲义或虚构练习。
    4. 自检
    - 创建 check-env.sh,逐项检查并记录“通过/未通过”:
    - 在课程根目录运行;每项检查独立执行,进入子目录不能影响下一项。使用当前系统的终端运行。
      - python -c "import torch; print(torch.__version__)"  → 正常输出版本号,无导入错误
      - 打开教程页确认可见完整代码块与运行结果示例  → 页面正文包含 FGSM 实现代码
    - 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目,按相应方式操作,不直接粘贴进 shell;脚本只包含当前系统可执行的命令。
    - 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项;需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”,不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。
    - 运行一次,把结果给我看;未通过的项目说明原因和修复办法。
    5. 学习计划
    - README.md:课程入口、课节清单(带链接)、每次学习怎么开始(使用“每课提示词”)。
    - progress.md:每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。
    6. 最后分三部分汇报:已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。
    
    边界:
    - 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
    - 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。
    - 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
    如果你不能直接操作我的文件系统,请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。
    搭好后的课程目录
    pytorch-fgsm-adversarial-example/
    ├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
    ├── progress.md      # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记
    ├── questions.md     # 待解决的问题
    ├── check-env.sh     # 环境自检,按 README 操作
    ├── data/            # 练习用到的样例数据
    └── lessons/         # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/
        └── 01-01-adversarial-example-generation/
准备好了,开始学习

常见问题

免费吗?

免费:网页为 PyTorch 官方文档教程页,节选中可直接读到教程正文入口与导航,未出现付费墙或登录拦截。实践费用待核验:节选未说明练习是否需要 GPU 或付费云服务。

需要什么基础?

需要了解 PyTorch 张量、自动求导与基本的图像分类训练流程;节选未写明先修要求。软件、账号与硬件:能运行 Python 并安装 PyTorch 的环境;是否必须 GPU 与预训练模型下载情况原站未在节选中说明。

有中文吗?

本站记录的语言是en;是否有中文字幕或译本本站未核实,请以原站为准。

怎么开始?

从原始资源入口开始:https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/fgsm_tutorial.html。本页“学前准备”列出环境与工具,“学习指南”给出开课提示词,可以在自己的电脑上按步骤开始。

来源与使用须知

收录时间
本站首次收录 2026-10-29原站首次发布 2023-01-01
指南参考

版权与转载

  • 课程材料未标明许可:仅供个人学习,转载、修改或商用前请先联系原作者。
  • 本站只提供原始链接和学习指南,不转载、不镜像课程材料;引用时请注明原作者与出处。