实现 Vector 类,并完成 __init__(self, data) 方法。 实现 __len__(self) 特殊方法,能够通过 len(vector) 获取到向量的维度。实现 __str__(self) 特殊方法,能够通过 print(vector) 获取到向量的元素。实现向量的加法运算,如 vec3 = vec1 + vec2 。 实现向量的内积运算

时间: 2023-05-22 08:03:46 浏览: 120
以下是 Vector 类的实现代码: class Vector: def __init__(self, data): self.data = data def __len__(self): return len(self.data) def __str__(self): return str(self.data) def __add__(self, other): assert len(self) == len(other), "Vector dimension mismatch" data = [self.data[i] + other.data[i] for i in range(len(self))] return Vector(data) def dot(self, other): assert len(self) == len(other), "Vector dimension mismatch" return sum([self.data[i] * other.data[i] for i in range(len(self))]) # 示例代码: vec1 = Vector([1, 2, 3]) vec2 = Vector([4, 5, 6]) print(len(vec1)) # 3 print(vec1) # [1, 2, 3] vec3 = vec1 + vec2 # vec3 的元素为 [5, 7, 9] print(vec3) dot_product = vec1.dot(vec2) # 内积为 32 print(dot_product)

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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

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