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...
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...
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)# ...
简介:本文将介绍如何使用 Flower 构建现有机器学习工作的联邦学习版本。我们将使用 PyTorch 在 CIFAR-10 数据集上训练卷积神经网络,然后将展示如何修改训练代码以联邦的方式运行训练。 什么是联邦学习? 我们将在这篇文章中区分两种主要方法:集中式和联邦式(本文的图例表示如下) ...
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, :] ...
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]) )}
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 ...
image_path = os.path.join(data_root, "data_set", "flower_data") assert os.path.exists(image_path), "{} path does not exist.".format(image_path) train_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(image_path, "train"),