在PyTorch中實現對抗訓練可以通過使用生成對抗網絡（GAN）或對抗訓練（Adversarial Training）的方法。以下是使用對抗訓練的一個簡單示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定義一個簡單的神經網絡模型
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)
    
    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# 初始化模型和優化器
model = SimpleModel()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 定義對抗訓練的損失函數
criterion = nn.BCELoss()

# 對抗訓練的循環
for epoch in range(num_epochs):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = data.to(device), target.to(device)
        
        # 生成對抗樣本
        perturbations = torch.randn_like(data) * 0.01
        perturbations.requires_grad = True
        output = model(data + perturbations)

        # 計算損失函數
        loss = criterion(output, target)
        
        # 對抗訓練的優化步驟
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        
        # 對抗梯度下降
        perturbations.grad.sign_()
        perturbations = perturbations + 0.01 * perturbations.grad
        perturbations = torch.clamp(perturbations, -0.1, 0.1)
        
        output_adv = model(data + perturbations)
        loss_adv = criterion(output_adv, target)
        loss_adv.backward()
        
        optimizer.step()

在上面的示例中，我們首先定義了一個簡單的神經網絡模型，然后定義了一個對抗訓練的損失函數。在訓練循環中，我們對每個批次的數據添加了一些擾動，并通過對抗梯度下降來更新模型參數。這樣可以使模型更加魯棒和對抗攻擊。