pytorch中给定一个50000张图片的数据集分给10可客户端的代码

以下是一个简单的PyTorch代码，将50000张图片的数据集分给10个客户端：

import torch.utils.data as data
from torchvision import datasets, transforms

# 加载数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)

# 拆分数据集
num_clients = 10
num_train_samples = len(train_dataset)
num_samples_per_client = num_train_samples // num_clients

client_datasets = []
for i in range(num_clients):
    start_index = i * num_samples_per_client
    end_index = start_index + num_samples_per_client
    client_datasets.append(data.Subset(train_dataset, range(start_index, end_index)))

# 将客户端数据集放入列表
client_data_loaders = []
for i in range(num_clients):
    client_data_loaders.append(data.DataLoader(client_datasets[i], batch_size=32, shuffle=True))

此代码将CIFAR10数据集分成10个客户端，并将每个客户端的数据集放入一个DataLoader中，每个批次的大小为32。注意，代码假设您已经下载了CIFAR10数据集并将其存储在名为“data”的文件夹中。