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

这段代码是联邦学习中的一个客户端的本地训练代码实现。该代码接收一个初始的模型参数weights作为输入，并使用该参数进行本地训练。在训练过程中，代码使用随机梯度下降算法对模型进行迭代更新，每次更新的步长由学习率lr决定。训练的过程中，代码每次从数据集中随机选择batch_size个样本进行训练。其中，data_x和data_y分别是客户端持有的训练数据的特征和标签。训练完成后，代码返回模型参数的差异值，即本次训练后模型参数与初始参数之间的差异。

需要注意的是，该代码使用了加密技术对模型参数进行保护，其中local_model.encrypt_weights是加密后的模型参数，Server.private_key是服务器的私钥。代码中的neg_one是对-1进行加密的结果，用于计算梯度。

相关问题

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。

def sigmoid(z): return 1.0/(1.0+math.exp(-z)) # random number def random_clamped(): return random.random()*2-1 # "神经元" class Neuron(): def __init__(self): self.biase = 0 self.weights = [] def init_weights(self, n): self.weights = [] for i in range(n): self.weights.append(random_clamped()) def __repr__(self): return 'Neuron weight size:{} biase value:{}'.format(len(self.weights), self.biase) # 层 class Layer(): def __init__(self, index): self.index = index self.neurons = [] def init_neurons(self, n_neuron, n_input): self.neurons = [] for i in range(n_neuron): neuron = Neuron() neuron.init_weights(n_input) self.neurons.append(neuron) def __repr__(self): return 'Layer ID:{} Layer neuron size:{}'.format(self.index, len(self.neurons)) 翻译

这是一个神经网络的 Python 代码。该代码定义了 sigmoid 函数、神经元类（Neuron）、神经元层类（Layer）等。

sigmoid(z) 函数用于计算 sigmoid 函数的值，sigmoid 函数常用于神经网络中，用于将输入数据转换为 0 到 1 之间的输出值。

random_clamped() 函数用于生成一个随机的浮点数，其取值范围在 -1 到 1 之间。

Neuron 类代表神经网络中的一个神经元，其包含一个偏置值（biase）和多个权重值（weights）。该类的 init_weights() 方法用于初始化权重值，其中 n 参数表示权重值的数量。

Layer 类代表神经网络中的一层神经元，其包含多个神经元（neurons）。该类的 init_neurons() 方法用于初始化神经元，其中 n_neuron 和 n_input 分别表示该层神经元的数量和每个神经元的输入数量。

最后，__repr__() 方法用于打印神经元和神经元层的信息。