联邦学习的基本流程,联邦学习权重聚合,联邦学习权重更新
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联邦学习的基本流程是
S_t = np.random.choice(range(K), m, replace=False)
联邦学习权重聚合
model.state_dict()
联邦学习权重更新
下载数据集
https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz
联邦学习的基本流程是
**1. server初始化模型参数，所有的clients将这个初始模型下载到本地；**
**2. clients利用本地产生的数据进行SGD训练；**
**3. 选取K个clients将训练得到的模型参数上传到server；**
**4. server对得到的模型参数整合，所有的clients下载新的模型。**
**5. 重复执行2-5，直至收敛或达到预期要求**
import os
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import random
import time
import paddle
import paddle.nn as nn
import numpy as np
from paddle.io import D