文件名称：DVERGE:我们的NeurIPS'20论文“ DVERGE”的Pytorch实现
文件大小：30KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-27 18:43:34
pytorch ensembles adversarial-robustness diversifying-vulnerabilities Python
DVERGE 该存储库包含用于重现我们的NeurIPS 2020论文。 依存关系 通过运行创建名为dverge环境， dverge包含所有依赖项 conda env create -f environment.yml 我们在所有实验中都使用了PyTorch 1.4.0。 您可能要根据计算机/服务器的cuda版本安装其他版本的PyTorch。 该代码在单个TITAN Xp GPU上运行和测试。 在具有并行性的多个GPU上运行可能需要进行调整。 数据和预先训练的模型 可以通过访问预训练的模型和生成的黑匣子传递对抗示例。 具体来说，预训练的模型存储在名为checkpoints的文件夹中。 下载checkpoints并将其放入此存储库中。 黑匣子转移对抗示例（请参阅本文以获取更多详细信息）存储在transfer_adv_examples.zip 。 在此data下创建一个名为data的文件夹。
【文件预览】：
DVERGE-main
----train()
--------train_adp.py(8KB)
--------train_adv.py(6KB)
--------train_baseline.py(5KB)
--------train_gal.py(8KB)
--------train_dverge.py(8KB)
----models()
--------resnet.py(7KB)
--------ensemble.py(598B)
----arguments.py(10KB)
----scripts()
--------evaluation.sh(968B)
--------training.sh(350B)
----utils.py(6KB)
----eval()
--------eval_transferability.py(5KB)
--------eval_wbox.py(8KB)
--------eval_bbox.py(6KB)
--------eval_diversity.py(5KB)
----environment.yml(220B)
----distillation.py(4KB)
----README.md(3KB)
----.gitignore(52B)