नहीं चलाया जा सकता Carlini और वैगनर का उपयोग करते हुए हमले पर foolbox एक ... बदलेगी देश मॉडल

मैं का उपयोग कर रहा हूँ के नवीनतम संस्करण को foolbox (3.3.1), और कोड बस एक RESNET-50 सीएनएन, कहते हैं कुछ परतों के लिए स्थानांतरित सीखने के आवेदन, और भार वजन के रूप में इस प्रकार है ।

from numpy.core.records import array
import tensorflow as tf
from keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input
import cv2
import os
import numpy as np
import foolbox as FB
from sklearn.metrics import accuracy_score
from scipy.spatial.distance import cityblock
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from PIL import Image
import foolbox as FB
import math
from foolbox.criteria import Misclassification

#load model
num_classes = 12

#Load model and prepare it for testing
print("Step 1: Load model and weights")
baseModel = ResNet50(weights=None, include_top=False, input_tensor=Input(shape=(224, 224, 3)))
headModel = baseModel.output
headModel = Flatten(name="flatten")(headModel)
headModel = Dense(512, activation="relu")(headModel)
headModel = Dropout(0.5)(headModel)
headModel = Dense(num_classes, activation="softmax")(headModel)
model = Model(inputs=baseModel.input, outputs=headModel)
model.load_weights("RESNET-50/weights/train1-test1.h5")

print("Step 2: prepare testing data")
#features is a set of (1200,10,224,224,3) images
features=np.load("features.npy")
labels=np.load("labels.npy")

अब मैं की तरह यह हमला करने के लिए का उपयोग कर foolbox 3.3.1 Carlini और वैगनर हमला, यहाँ जिस तरह से मैं इस मॉडल के लिए foolbox

#Lets test the foolbox model
bounds = (0, 1)
fmodel = fb.TensorFlowModel(model, bounds=bounds)

अपने डेटासेट में विभाजित है 10 छवियों दस्तावेज़ के अनुसार, मैं पर हमला करेगा इन 10 का उपयोग कर छवियों के एक बैच के आकार के लिए 10 foolbox का उपयोग कर Carlini और वैगनर हमला

#for each i, I have 10 images
for i in range(0, features.shape[0]):

    print("document "+str(i))

    #Receive current values
    #This is a batch of (10,224,224,3) images
    features_to_test=features[i,:]
    #Get their labels
    labels_to_test=labels[i,:]

    ######################ATTACK IN THE NORMALIZED DOMAIN###########################  
    #lets do the attack
    #We use an interval of epsilons

    epsilons = np.linspace(0.01, 1, num=2)
    attack = fb.attacks.L2CarliniWagnerAttack(fmodel)
    adversarials = attack(features_to_test, labels_to_test, criterion=Misclassification(labels=labels_to_test), epsilons=epsilons)

हालांकि, जब भी मैं कोड को चलाने के लिए, यहाँ त्रुटि है कि मेरे लिए लौट आए

Traceback (most recent call last):
File "test_carlini_wagner.py", line 161, in <module>
adversarials = attack(features_to_test, labels_to_test, 
criterion=Misclassification(labels=labels_to_test), epsilons=epsilons)
File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/foolbox/attacks/base.py", line 410, in 
__call__
xp = self.run(model, x, criterion, early_stop=early_stop, **kwargs)
File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/foolbox/attacks/carlini_wagner.py", line 100, in run
bounds = model.bounds
AttributeError: 'tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor' object has no attribute 
'bounds'

माना जाता है कि क्या त्रुटि? मैं लोड हो रहा है मेरे मॉडल को गलत तरीके से? चाहिए मैं जोड़ने के लिए नए मानकों को हमले के लिए कहा जाता है? जैसा कि पहले कहा गया है, मैं कर रहा हूँ पर foolbox 3.3.1.