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
时间: 2024-03-07 19:50:52 浏览: 27
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 init_weights(self):
`init_weights` 是一个在 PyTorch 中定义神经网络模型的方法,用于初始化模型的权重。通常情况下,我们会使用 PyTorch 提供的预置的权重初始化方法,如 `torch.nn.init.xavier_uniform_`。在 `init_weights` 方法中,我们可以遍历模型的所有参数,并对其进行初始化。例如,以下代码演示了如何使用预置的方法对模型的所有参数进行 Xavier 初始化:
```
def init_weights(self):
for m in self.modules():
if isinstance(m, nn.Linear):
nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
if m.bias is not None:
nn.init.constant_(m.bias, 0)
elif isinstance(m, nn.Conv2d):
nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
if m.bias is not None:
nn.init.constant_(m.bias, 0)
```
在这个例子中,我们首先使用 `self.modules()` 遍历整个模型中的每个模块,然后对于每个 `nn.Linear` 和 `nn.Conv2d` 模块,我们使用 `nn.init.xavier_uniform_` 方法来初始化权重,当然如果有 bias 我们也需要初始化。