在使用mse损失函数进行对抗攻击的时候，loss反向传播一直报错，最终改成如下形式才能够正常运行
loss11 = F.mse_loss(logits, logits_target, reduction='none').sum(axis=1)
loss12 = F.mse_loss(logits, logits_true, reduction='none').sum(axis=1)
loss1 = 4 * loss11 - loss12
loss = torch.mean(loss)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()同时，如果使用交叉熵损失函数则不需要reduction=none及torch.mean操作。
原因暂时未知
最后
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