【源码】基于Python的联邦学习分布式训练系统

项目简介

本项目是一个基于Python的联邦学习分布式训练系统，主要用于实现模型的分布式训练，在保护用户数据隐私的前提下，提升模型训练效率。

项目的主要特性和功能

1. 模型分发与聚合：将全局模型分发给各客户端，训练后聚合客户端模型参数更新全局模型。
2. 分布式训练：支持多客户端在不同数据集上并行训练，提升训练效率。
3. 隐私保护：不共享原始数据进行模型训练，保护用户隐私。
4. 可扩展性：支持动态添加新客户端并进行模型微调。
5. 模型评估：训练中评估模型性能，根据结果调整训练策略。

安装使用步骤

安装依赖

需安装Python 3.x、PyTorch、NumPy、Pandas。

使用步骤

1. 构造数据集： cd./dataset
2. 复制数据：把构造好的数据复制到/system/flcore/physicalclients下。
3. 启动服务端和客户端：服务端执行/system下的main.py，客户端执行/system/flcore/physicalclients下的start_clients.py，命令行参数必须相同，例如： 服务端：python main.py -data mnist -m cnn -algo FedAvg -gr 2500 -did 0 -go cnn --num_clients 10 客户端：python start_clients.py -data mnist -m cnn -algo FedAvg -gr 2500 -did 0 -go cnn --num_clients 10

注意事项

• 客户端和服务器之间的通信可能需要配置网络设置。
• 分布式训练可能涉及多个机器，需要确保所有机器可以相互通信。
• 在实际部署中，可能需要根据具体任务和数据集调整模型参数和训练策略。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】