从联邦平均的梯度中提取联邦平均前的梯度的示例
时间: 2024-03-25 10:37:27 浏览: 51
以下是一个从联邦平均的梯度中提取联邦平均前的梯度的示例,假设我们有一个全局模型和一个本地模型,我们将全局模型的参数进行联邦平均,得到联邦平均后的梯度,然后从中提取出联邦平均前的梯度:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import copy
# 定义模型
class MLP(nn.Module):
def __init__(self):
super(MLP, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(784, 256)
self.fc2 = nn.Linear(256, 128)
self.fc3 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = x.view(-1, 784)
x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
x = nn.functional.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
# 创建全局模型和本地模型
global_model = MLP()
local_model = MLP()
# 假设我们已经训练好了本地模型,现在需要将本地模型的梯度上传到服务器进行联邦平均
# 将本地模型的梯度上传到服务器进行联邦平均
global_grads = torch.randn(1, 10) # 假设这里是联邦平均后的梯度
# 将联邦平均的梯度添加到本地模型的参数上,得到联邦平均前的梯度
local_model_params = list(local_model.parameters())
global_model_params = list(global_model.parameters())
for i in range(len(local_model_params)):
local_model_params[i].data += global_grads[i]
# 提取联邦平均前的梯度
local_grads = []
for i in range(len(local_model_params)):
local_grads.append(local_model_params[i].data - global_model_params[i].data)
print(local_grads)
```
在这个示例中,我们首先定义了一个简单的MLP模型,并创建了全局模型和本地模型。然后,我们将本地模型的梯度上传到服务器进行联邦平均,得到联邦平均后的梯度`global_grads`。接着,我们将联邦平均的梯度添加到本地模型的参数上,得到联邦平均前的梯度。最后,我们使用一个列表`local_grads`来存储每个参数的联邦平均前的梯度。
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