class Client(object): def __init__(self, conf, public_key, weights, data_x, data_y): self.conf = conf self.public_key = public_key self.local_model = models.LR_Model(public_key=self.public_key, w=weights, encrypted=True) #print(type(self.local_model.encrypt_weights)) self.data_x = data_x self.data_y = data_y #print(self.data_x.shape, self.data_y.shape) def local_train(self, weights): original_w = weights self.local_model.set_encrypt_weights(weights) neg_one = self.public_key.encrypt(-1) for e in range(self.conf["local_epochs"]): print("start epoch ", e) #if e > 0 and e%2 == 0: # print("re encrypt") # self.local_model.encrypt_weights = Server.re_encrypt(self.local_model.encrypt_weights) idx = np.arange(self.data_x.shape[0]) batch_idx = np.random.choice(idx, self.conf['batch_size'], replace=False) #print(batch_idx) x = self.data_x[batch_idx] x = np.concatenate((x, np.ones((x.shape[0], 1))), axis=1) y = self.data_y[batch_idx].reshape((-1, 1)) #print((0.25 * x.dot(self.local_model.encrypt_weights) + 0.5 * y.transpose() * neg_one).shape) #print(x.transpose().shape) #assert(False) batch_encrypted_grad = x.transpose() * (0.25 * x.dot(self.local_model.encrypt_weights) + 0.5 * y.transpose() * neg_one) encrypted_grad = batch_encrypted_grad.sum(axis=1) / y.shape[0] for j in range(len(self.local_model.encrypt_weights)): self.local_model.encrypt_weights[j] -= self.conf["lr"] * encrypted_grad[j] weight_accumulators = [] #print(models.decrypt_vector(Server.private_key, weights)) for j in range(len(self.local_model.encrypt_weights)): weight_accumulators.append(self.local_model.encrypt_weights[j] - original_w[j]) return weight_accumulators

这段代码看起来是一个客户端的类实现，其中包含了初始化函数和本地训练函数。初始化函数接受一些参数，包括全局配置conf、公钥public_key、权重weights、数据x和数据y。在初始化函数中，使用公钥public_key和权重weights创建一个加密的逻辑回归模型local_model，并将数据x和y保存在类实例中。

本地训练函数local_train接受一个权重参数weights，并将其设置为local_model的加密权重。在函数中，使用随机梯度下降算法对模型进行训练，其中每次迭代从数据集中随机选择一个batch_size大小的样本进行训练。在计算梯度时，使用加密权重对样本进行预测，并使用公钥对-1进行加密，然后计算损失函数的梯度并进行加密。最后，使用学习率lr对加密权重进行更新，并将更新的权重返回给调用者。

需要注意的是，本地训练函数中使用了加密的权重和加密的梯度进行计算，以确保数据隐私不会被泄露。

相关问题

rabbitmq3.9.14 {:plugins_not_found, [:rabbitmq_conf]}

如果你在安装 RabbitMQ 3.9.14 后执行 `rabbitmq-plugins enable rabbitmq_conf` 命令时出现 `{:plugins_not_found, [:rabbitmq_conf]}` 错误，这可能是因为 RabbitMQ 3.9.14 默认不包含 `rabbitmq_conf` 插件。

你可以尝试升级 RabbitMQ 版本，或者手动安装 `rabbitmq_conf` 插件。手动安装 `rabbitmq_conf` 插件的方法如下：

1. 在 RabbitMQ 的插件目录中创建 `rabbitmq_conf` 目录：

sudo mkdir /usr/lib/rabbitmq/plugins/rabbitmq_conf

2. 下载 `rabbitmq_conf-3.9.14.ez` 文件到 `rabbitmq_conf` 目录中：

sudo wget https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-server/releases/download/v3.9.14/rabbitmq_conf-3.9.14.ez -P /usr/lib/rabbitmq/plugins/rabbitmq_conf

3. 修改 `rabbitmq_conf` 文件的权限：

sudo chmod 644 /usr/lib/rabbitmq/plugins/rabbitmq_conf/rabbitmq_conf-3.9.14.ez

4. 在 RabbitMQ 的插件列表中启用 `rabbitmq_conf` 插件：

sudo rabbitmq-plugins enable rabbitmq_conf

5. 重启 RabbitMQ 服务，使插件生效：

sudo systemctl restart rabbitmq-server

这样，你就可以在 RabbitMQ 的配置文件中使用变量和条件语句来更加灵活地配置 RabbitMQ 了。

FATAL: "/data/postgres_data" is not a valid data directory

这个错误通常是因为 PostgreSQL 数据库的数据目录设置不正确导致的。请确保指定的目录存在且具有正确的权限。

以下是一些可能导致此错误的原因及其解决方法：

1. 检查是否已经创建了数据目录。如果没有，请使用以下命令创建目录：

   sudo mkdir /data/postgres_data

2. 确保 PostgreSQL 有足够的权限来访问数据目录。例如，如果您正在使用 Ubuntu，可以使用以下命令更改目录的所有者：

   sudo chown -R postgres:postgres /data/postgres_data

3. 检查 PostgreSQL 配置文件中的数据目录设置。默认情况下，该文件位于 `/etc/postgresql/<version>/main/postgresql.conf`。确保 `data_directory` 参数指向正确的目录。例如：

   data_directory = '/data/postgres_data'

4. 确保 PostgreSQL 服务已启动。您可以使用以下命令检查服务状态：

   sudo systemctl status postgresql

如果 PostgreSQL 服务未启动，请使用以下命令启动它：

   sudo systemctl start postgresql

希望这些解决方法能够帮助您解决问题。