线性回归联邦学习代码

以下是一个简单的线性回归联邦学习的示例代码，使用PyTorch和PySyft库：

import torch
import syft as sy
hook = sy.TorchHook(torch)

# 创建两个虚拟工作节点
bob = sy.VirtualWorker(hook, id="bob")
alice = sy.VirtualWorker(hook, id="alice")

# 定义模型、优化器和损失函数
model = torch.nn.Linear(2, 1)
optimizer = torch.optim.SGD(params=model.parameters(), lr=0.1)
criterion = torch.nn.MSELoss()

# 将模型和优化器发送到两个工作节点上
model_bob = model.copy().send(bob)
model_alice = model.copy().send(alice)
optimizer_bob = optimizer.copy().send(bob)
optimizer_alice = optimizer.copy().send(alice)

# 合并两个工作节点的数据
data_bob = torch.tensor([[0.1, 0.2], [0.2, 0.3], [0.3, 0.4]]).send(bob)
target_bob = torch.tensor([[0.3], [0.5], [0.7]]).send(bob)
data_alice = torch.tensor([[0.4, 0.5], [0.5, 0.6], [0.6, 0.7]]).send(alice)
target_alice = torch.tensor([[0.9], [1.1], [1.3]]).send(alice)
data = (data_bob, data_alice)
target = (target_bob, target_alice)

# 开始训练模型
for i in range(10):
    # 将模型和优化器分别发送到两个工作节点
    model_bob = model_bob.get()
    optimizer_bob = optimizer_bob.get()
    model_bob.train()
    optimizer_bob.zero_grad()
    pred_bob = model_bob(data_bob)
    loss_bob = criterion(pred_bob, target_bob)
    loss_bob.backward()
    optimizer_bob.step()
    model_bob = model_bob.send(bob)
    optimizer_bob = optimizer_bob.send(bob)

    model_alice = model_alice.get()
    optimizer_alice = optimizer_alice.get()
    model_alice.train()
    optimizer_alice.zero_grad()
    pred_alice = model_alice(data_alice)
    loss_alice = criterion(pred_alice, target_alice)
    loss_alice.backward()
    optimizer_alice.step()
    model_alice = model_alice.send(alice)
    optimizer_alice = optimizer_alice.send(alice)

    # 对两个工作节点的模型进行平均化
    with torch.no_grad():
        model.weight.set_(((model_bob.weight.data + model_alice.weight.data) / 2).get())
        model.bias.set_(((model_bob.bias.data + model_alice.bias.data) / 2).get())

    # 输出训练进度
    print(f"Epoch {i+1} - Bob loss: {loss_bob.get()}, Alice loss: {loss_alice.get()}")

这个实例中，我们将一个简单的线性回归模型和优化器分别发送到两个虚拟工作节点上进行训练，然后将两个工作节点的模型参数平均化，得到最终的模型。在这个过程中，我们使用了PySyft库提供的`send()`和`get()`方法，实现了模型参数的安全和隐私保护。