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

本文主要是介绍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，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

目录

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

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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

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