TorchEI⚡

中文

Введение

👋 TorchEI, произносится /ˈtôrCHər/ (как пытка), сокращение от Pytorch Error Injection, это высокоскоростной инструментарий для исследований и разработок надежности DNN. TorchEI позволяет быстро и просто вводить ошибки в DNN, собирать необходимую информацию и укреплять DNN.## Основные возможности

• Полная поддержка системы типов
• Реализация методов из статей
• Высокая настраиваемость

Быстрый пример

Вот мы покажем вам быстрый пример, или вы можете попробовать интерактивный демонстрационный пример и онлайн редактор.#### Установка

Установите публичную версию с помощью pip3 install torchei или скачайте её.

Пример

Инициализация модели с отказами

import torch
from torchvision import models
import torchei
model = models.resnet18(pretrained=True)
data = torch.load('data/ilsvrc_valid8.pt')
fault_model = torchei.fault_model(model, data)

Вычисление надежности с использованием метода emat

fault_model.emat_attack(10, 1e-3)

Вычисление надежности с использованием SERN

fault_model.sern_calc(output_class=1000)

Усиление DNN с помощью ODR

fault_model.outlierDR_protection()
fault_model.emat_attack(10, 1e-3)

Вклад

Если вы нашли 🧐 любые ошибки или у вас 🖐️ есть предложения, пожалуйста, сообщите нам.

Этот репозиторий открыт для всех, кто хочет участвовать вместе.

Вы можете помочь нам следующими способами:

• Отправьте PR с вашими реализованными методами из ваших или чужих статей
• Завершите наш проект
• Переведите наши документы на ваш язык
• ДругоеМы хотим сделать TorchEI лучшим набором инструментов для надежности DNN при сбитых битах, атаках противника и других угрозах.

forcessless@foxmail.com

Цитирование

Наша статья находится в процессе публикации.

Лицензия

MIT лицензия. Copyright2022/5/23-present, Hao Zheng.