foolbox
Version 3.3.4
pip install foolboxيتم اختبار Foolbox باستخدام Python 3.8 وأحدث - ومع ذلك ، فمن المرجح أن يعمل أيضًا مع الإصدار 3.6 - 3.8. لاستخدامه مع Pytorch أو TensorFlow أو Jax ، يجب تثبيت الإطار المعني بشكل منفصل. لا يتم الإعلان عن هذه الأطر على أنها تبعيات لأنه لا يريد الجميع استخدامها وبالتالي تثبيت كل منها ولأن بعض هذه الحزم لها بنيات مختلفة للبنية المختلفة وإصدارات CUDA. إلى جانب ذلك ، يتم تثبيت جميع التبعيات الأساسية تلقائيًا.
يمكنك رؤية الإصدارات التي نستخدمها حاليًا للاختبار في قسم التوافق أدناه ، ولكن من المتوقع أن تعمل الإصدارات الأحدث بشكل عام.
import foolbox as fb
model = ...
fmodel = fb . PyTorchModel ( model , bounds = ( 0 , 1 ))
attack = fb . attacks . LinfPGD ()
epsilons = [ 0.0 , 0.001 , 0.01 , 0.03 , 0.1 , 0.3 , 0.5 , 1.0 ]
_ , advs , success = attack ( fmodel , images , labels , epsilons = epsilons )يمكن العثور على المزيد من الأمثلة في مجلد الأمثلة ، مثل مثال Resnet-18 الكامل.
إذا كنت تستخدم Foolbox لعملك ، فيرجى الاستشهاد بورقة Joss الخاصة بنا على Foolbox Native (أي Foolbox 3.0) وورقة ورشة عمل ICML الخاصة بنا على Foolbox باستخدام إدخالات Bibtex التالية:
article {rauber2017foolboxnative ،
doi = {10.21105/joss.02607} ،
url = {https://doi.org/10.21105/joss.02607} ،
السنة = {2020} ،
Publisher = {The Open Journal} ،
المجلد = {5} ،
الرقم = {53} ،
الصفحات = {2607} ،
المؤلف = {Jonas Rauber و Roland Zimmermann و Matthias Bethge و Wieland Brendel} ،
العنوان = {Foolbox الأصلي: هجمات عدوانية سريعة لتقييم متانة نماذج التعلم الآلي في Pytorch و TensorFlow و Jax} ،
Journal = {Journal of Open Source Software}
}
inproceedings {rauber2017foolbox ،
العنوان = {Foolbox: صندوق أدوات Python لقياس متانة نماذج التعلم الآلي} ،
المؤلف = {Rauber ، Jonas and Brendel ، Wieland and Bethge ، Matthias} ،
booktitle = {التعلم الآلي الموثوق في ورشة العمل البرية ، المؤتمر الدولي 34 حول التعلم الآلي} ،
السنة = {2017} ،
url = {http://arxiv.org/abs/1707.04131} ،
}
نرحب بالمساهمات من كل الأنواع ، يرجى إلقاء نظرة على إرشادات التطوير لدينا. على وجه الخصوص ، أنت مدعو للمساهمة في هجمات عدوانية جديدة. إذا كنت ترغب في المساعدة ، فيمكنك أيضًا إلقاء نظرة على المشكلات التي يتم ترحيبها بالمساهمات.
إذا كان لديك سؤال أو تحتاج إلى مساعدة ، فلا تتردد في فتح مشكلة على Github. بمجرد أن تصبح مناقشات github متاحة للجمهور ، سنتحول إلى ذلك.
Foolbox 3.0 أسرع بكثير من Foolbox 1 و 2. يمكن العثور على مقارنة بين الأداء الأساسي في مجلد الأداء.
نختبر حاليًا الإصدارات التالية:
