# TorchEI **Repository Path**: torchei/TorchEI ## Basic Information - **Project Name**: TorchEI - **Description**: TorchEI, 一个围绕DNN Reliability的研究和开发的高速工具包 - **Primary Language**: Python - **License**: MIT - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 5 - **Forks**: 2 - **Created**: 2022-06-27 - **Last Updated**: 2024-04-03 ## Categories & Tags **Categories**: machine-learning **Tags**: None ## README
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TorchEI⚡

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## Introduction 👋TorchEI, 发音为*/ˈtôrCHər/*(like torture), 是Pytorch Error Injection的缩写, 一个围绕DNN Reliability 研究的高速工具箱. TorchEI 使您能够快速简单地将错误注入 DNN,收集您需要的信息并强化您的 DNN。 ## Features - 完善的类型提示和文档支持 - 包含来自 DNN 可靠性论文的方法 - 高度定制化 ## Quick Example 在这里,我们将向您展示一个简单的示例,或者您可以尝试 [interactive demo](https://colab.research.google.com/github/TorchEI/TorchEI/blob/main/example.ipynb) 和[online editor](https://github.dev/TorchEI/TorchEI) #### Installing 你可以使用 `pip3 install torchei` 安装或 [下载](https://github.com/TorchEI/TorchEI/archive/refs/heads/main.zip) #### Example 初始化故障模型 ```python 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) ``` 使用emat方法计算可靠性 ```python fault_model.emat_attack(10,1e-3) ``` 使用[SERN](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3386263.3406938)方法计算可靠性 ```python fault_model.sern_calc(output_class=1000) ``` 使用ODR方法加固DNN ```python fault_model.outlierDR_protection() fault_model.emat_attack(10,1e-3) ``` ## Contribution ![contributors](https://img.shields.io/github/contributors/torchei/torchei) 如果您发现🧐任何错误或有🖐️任何建议,请告诉我们。 这个 repo 欢迎所有想要一起维护的人。 You can helps us with follow things: - PR your implemented methods in your or others' papers - Complete our project - Translate our docs to your language - Other 我们希望将 TorchEI 构建为 DNN 可靠性方面的最佳工具箱,用于位翻转、对抗性攻击等。 :e-mail: forcessless@foxmail.com ## Citation Our paper is under delivering. ## License > [MIT](https://github.com/TorchEI/TorchEI/blob/main/LICENSE) License. > Copyright:copyright:2022/5/23-present, Hao Zheng.