Flower 客户端需要实现 flwr.client.Client 或 flwr.client.NumPyClient 类。 这里的实现将基于 flwr.client.NumPyClient，我们将其称为 CifarClient。 因为我们使用了 NumPy ，而PyTorch 或 TensorFlow/Keras）都是直接是吃NumPy的互操作，所以使用NumPyClient 比 Client 更容易。完成我们的CifarClient需要实现四个方法...
importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassFlowerNet(nn.Module):def__init__(self):super(FlowerNet,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(4,50)# 假设我们有4个特征self.fc2=nn.Linear(50,20)self.fc3=nn.Linear(20,3)# 假设有3个花的类别defforward(self,x):x=F.relu(self.fc1(x)...
AI代码解释 importtorch.nnasnnclassFlowerClassifierCNNModel(nn.Module):def__init__(self,num_classes=5):super(FlowerClassifierCNNModel,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=12,kernel_size=3,stride=1,padding=1)self.relu1=nn.ReLU()self.maxpool1=nn.MaxPool2d(ker...
我们先前在 cifar.py 中定义的函数 train() 和 test()可以作为 fit 和 evaluate 使用。所以在这里真正要做的是通过我们的 NumPyClient 类告诉 Flower 已经定义的哪些函数,剩下的两个方法实现起来也不复杂: classCifarClient(fl.client.NumPyClient):"""Flower client implementing CIFAR-10 image classification usi...
importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassFlowerCNN(nn.Module):def__init__(self):super(FlowerCNN,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,16,kernel_size=3,padding=1)# 卷积层1self.pool=nn.MaxPool2d(2,2)# 最大池化层self.conv2=nn.Conv2d(16,32,kernel_size=3,padding=1)# ...
weights_fname = 'flower-resnet.pth'torch.save(model.state_dict(), weights_fname) 产生预测 每个机器学习周期的目标是创建一个可被用于对常规数据进行分类的模型。这可以通过几行python代码为最终用户实现模型。 def predict_image(img, model):# Convert to a batch...
image labels = np.array([i for i in zip(image files, flower labels)]) # 将训练集、验证集和测试集分别放在不同的目录下 print("正在进行训练集的复制...") copy_data files(os.path. join(data set path, 'train'), image labels[train set, :] ...
http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz 花总共有五类,分别放在5个文件夹下。大致如下图: 我的路径是d:/flowers/. 数据准备好了,就开始准备Dataset吧,这里直接调用torchvision里面的ImageFolder importtorchimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms, utilsimportmatplotlib.pyplot as plt ...
img_data = torchvision.datasets.ImageFolder('D:/bnu/database/flower', transform=transforms.Compose([ transforms.Scale(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor()]) ) print(len(img_data)) data_loader = torch.utils.data.DataLoader(img_data, batch_size=20,shuffle=True) ...
Root location: ./flower_data/valid StandardTransform Transform: Compose( Resize(size=256, interpolation=PIL.Image.BILINEAR) CenterCrop(size=(224, 224)) ToTensor() Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) )}