Implementation of Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data - abedidev/Federated-Learning-PyTorch
PyTorch-Federated-Learning provides various federated learning baselines implemented using the PyTorch framework. The codebase follows a client-server architecture and is highly intuitive and accessible. If you find this repository useful, please let me know with your stars:star:. Thank you! English ...
最后附上开源代码地址: GitHub - rruisong/pytorch_federated_learning: PyTorch Federated Learning [1] McMahan, Brendan, et al. "Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data."Artificial intelligence and statistics. PMLR, 2017. [2] Li, Tian, et al. "Federated optimization...
def__init__(self,name,epoch,dataset_id,model_name):"""Initialize the client k for federated learning.:param name: Name of the client k:param epoch: Number of local training epochs in the client k:param dataset_id: Local dataset in the client k:param model_name: Local model in the cl...
为了满足当今业界里Python先行(Python First)的原则,PyTorch应运而生,由Facebook人工智能研究员(FAIR)于2017年在GitHub上开源。顾名思义,PyTorch使用python作为开发语言,近年来和tensorflow, keras, caffe等热门框架一起,成为深度学习开发的主流平台之一。 Here_SDUT 2022/09/19 1.8K0 点赞收藏:PyTorch常用代码段整理...
我们选择这个库的部分原因是它以一种可访问的方式举例说明了基本的联邦学习概念并且它与框架无关,Flower 可以整合任何构建模型的深度学习工具包(他们在文档中有 TensorFlow、PyTorch、MXNet 和 SciKit-Learn 的示例)所以我们将使用 SciKit-Learn 中包含的“iris”...
PySyft is an open-source multi-language library enabling secure and private machine learning by wrapping and extending popular deep learning frameworks such as PyTorch in a transparent, lightweight, and user-friendly manner. Its aim is\nWe thank the OpenMined community and contributors for their ...
更新日期截止2020年5月22日,项目定期维护和更新,维护各种SOTA的Federated Learning的攻防模型。Github 地址https://github.com/shanxuanchen/attacking_federate_learning 前言 联邦学习通过只对梯度的传输,可以在互不公开数据集的前提下训练模型。然后,也正是这种隐匿性,让Federated Learning非常脆弱,天然不得不在non-iid...
code: https://github.com/CharlieDinh/FEDL_pytorch 编辑:古月 FEDL: 解决FL面临的数据异构和物理资源异构 假设:损失函数具有强凸性和光滑性 结论: 描述局部计算轮数和全局通信轮数的权衡 重新思考两个问题: ·1-User是否应该多花时间在每轮的本地训练上来达到更高的全局精度和少的通信轮数 ...
我们选择这个库的部分原因是它以一种可访问的方式举例说明了基本的联邦学习概念并且它与框架无关,Flower 可以整合任何构建模型的深度学习工具包(他们在文档中有 TensorFlow、PyTorch、MXNet 和 SciKit-Learn 的示例)所以我们将使用 SciKit-Learn 中包含的“iris”数据集和Pytorch来验证它所说的与框架无关的这个特性。