# adv train pgd
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python examples/train.py --verbose 1 --color --adv_train --adv_train_random_init --validate_interval 1 --epochs 15 --lr 0.1 --lr_scheduler
# adv train fgsm
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python examples/train.py --verbose 1 --color --adv_train --adv_train_random_init --adv_train_iter 1 --adv_train_alpha 0.0392156862745 --adv_train_eval_iter 7 --adv_train_eval_alpha 0.0078431372549 --validate_interval 1 --epochs 15 --lr 0.1 --lr_scheduler
# adv train fgsm mnist
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python examples/train.py --verbose 1 --color --dataset mnist --adv_train --adv_train_random_init --adv_train_iter 1 --adv_train_alpha 0.375 --adv_train_eps 0.3 --adv_train_eval_iter 7 --adv_train_eval_alpha 0.1 --adv_train_eval_eps 0.3 --validate_interval 1 --epochs 15 --lr 0.1 --lr_scheduler
""" # noqa: E501
import trojanvision
import argparse
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser()
trojanvision.environ.add_argument(parser)
trojanvision.datasets.add_argument(parser)
trojanvision.models.add_argument(parser)
trojanvision.trainer.add_argument(parser)
kwargs = parser.parse_args().__dict__
env = trojanvision.environ.create(**kwargs)
dataset = trojanvision.datasets.create(**kwargs)
model = trojanvision.models.create(dataset=dataset, **kwargs)
trainer = trojanvision.trainer.create(dataset=dataset, model=model, **kwargs)
if env['verbose']:
trojanvision.summary(env=env, dataset=dataset, model=model, trainer=trainer)
model._train(**trainer)
from trojanvision.attacks import PoisonRandom
import argparse
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser()
trojanvision.environ.add_argument(parser)
trojanvision.datasets.add_argument(parser)
trojanvision.models.add_argument(parser)
trojanvision.trainer.add_argument(parser)
trojanvision.attacks.add_argument(parser)
kwargs = parser.parse_args().__dict__
env = trojanvision.environ.create(**kwargs)
dataset = trojanvision.datasets.create(**kwargs)
model = trojanvision.models.create(dataset=dataset, **kwargs)
trainer = trojanvision.trainer.create(dataset=dataset,
model=model,
**kwargs)
attack: PoisonRandom = trojanvision.attacks.create(dataset=dataset,
model=model,
**kwargs)
if env['verbose']:
trojanvision.summary(env=env,
dataset=dataset,
model=model,
train=trainer,
attack=attack)
attack.load()
attack.validate_fn()
import trojanvision
from trojanvision.utils import superimpose
import torchvision.transforms.functional as F
import argparse
import os
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser()
trojanvision.environ.add_argument(parser)
trojanvision.datasets.add_argument(parser)
trojanvision.models.add_argument(parser)
kwargs = parser.parse_args().__dict__
env = trojanvision.environ.create(**kwargs)
dataset = trojanvision.datasets.create(**kwargs)
model = trojanvision.models.create(dataset=dataset, **kwargs)
if not os.path.exists('./result'):
os.makedirs('./result')
if env['verbose']:
trojanvision.summary(env=env, dataset=dataset, model=model)
for data in dataset.loader['valid']:
_input, _label = model.get_data(data)
heatmap = model.get_heatmap(_input, _label, method='saliency_map')
heatmap = superimpose(heatmap, _input, alpha=0.5)
for i, map in enumerate(heatmap):
F.to_pil_image(heatmap[i]).save(f'./result/heatmap_{i}.jpg')
break
trojanvision.environ.add_argument(parser)
trojanvision.datasets.add_argument(parser)
trojanvision.models.add_argument(parser)
trojanvision.trainer.add_argument(parser)
trojanvision.attacks.add_argument(parser)
trojanvision.defenses.add_argument(parser)
kwargs = parser.parse_args().__dict__
env = trojanvision.environ.create(**kwargs)
dataset = trojanvision.datasets.create(**kwargs)
model = trojanvision.models.create(dataset=dataset, **kwargs)
trainer = trojanvision.trainer.create(dataset=dataset,
model=model,
**kwargs)
attack = trojanvision.attacks.create(dataset=dataset,
model=model,
**kwargs)
defense = trojanvision.defenses.create(dataset=dataset,
model=model,
attack=attack,
**kwargs)
if env['verbose']:
trojanvision.summary(env=env,
dataset=dataset,
model=model,
trainer=trainer,
attack=attack,
defense=defense)
defense.detect(**trainer)
import trojanvision
from trojanvision.attacks import BadNet
import argparse
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser()
trojanvision.environ.add_argument(parser)
trojanvision.datasets.add_argument(parser)
trojanvision.models.add_argument(parser)
trojanvision.marks.add_argument(parser)
trojanvision.attacks.add_argument(parser)
kwargs = parser.parse_args().__dict__
env = trojanvision.environ.create(**kwargs)
dataset = trojanvision.datasets.create(**kwargs)
model = trojanvision.models.create(dataset=dataset, **kwargs)
mark = trojanvision.marks.create(dataset=dataset, **kwargs)
attack: BadNet = trojanvision.attacks.create(dataset=dataset,
model=model,
mark=mark,
**kwargs)
if env['verbose']:
trojanvision.summary(env=env,
dataset=dataset,
model=model,
mark=mark,
attack=attack)
attack.load()
attack.validate_fn()