TorchEI⚡

Introduction

👋 TorchEI, произносится как /ˈtôrCHər/ (как пытка), является аббревиатурой от Pytorch Error Injection, инструментом для исследований надежности DNN. TorchEI позволяет вам быстро и просто вводить ошибки в DNN, собирать необходимую информацию и укреплять ваш DNN.

Функции

• Полные типовые подсказки и документация
• Включает методы из статей по надежности DNN
• Высококастомизируемый## Пример

Вот простой пример, или вы можете попробовать интерактивный демонстрационный пример и онлайн редактор

Установка

Вы можете использовать pip3 install torchei для установки или скачать

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 метода SERN

fault_model.sern_calc(output_class=1000)

Усиление DNN с использованием метода ODR

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

Вклад

Если вы заметили 🧐 любые ошибки или у вас есть 🖐️ предложения, пожалуйста, дайте нам знать.

Этот репозиторий открыт для всех, кто хочет внести свой вклад.

Вы можете помочь нам следующими способами:

• Отправьте PR с вашими реализованными методами из ваших или чужих статей
• Завершите наше проект
• Переведите нашу документацию на ваш язык
• Другое

Мы стремимся сделать TorchEI лучшим набором инструментов для DNN-надежности, включая битовые ошибки и противодействие атакам. forcessless@foxmail.com

Цитирование

Наша статья находится в процессе подготовки.

Лицензия

MIT лицензия. Copyright © 2022/5/23-present, Hao Zheng.