shard_id一般在参数中代表何意?
时间: 2024-01-24 21:19:59 浏览: 19
在分布式系统中,shard_id通常用于标识数据的分片(shard)编号。数据分片是将大型数据集分成小块以便于存储、处理和检索的一种方式。每个分片都被分配一个唯一的shard_id,以便在查询和操作数据时可以快速确定要使用的分片。在参数中使用shard_id可以指定要查询或操作的特定分片,从而提高系统的效率和灵活性。
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for i in range(self.num_of_clients): shards_id1 = shards_id[i * 2] shards_id2 = shards_id[i * 2 + 1] data_shards1 = train_data[shards_id1 * shard_size: shards_id1 * shard_size + shard_size] data_shards2 = train_data[shards_id2 * shard_size: shards_id2 * shard_size + shard_size] label_shards1 = train_label[shards_id1 * shard_size: shards_id1 * shard_size + shard_size] label_shards2 = train_label[shards_id2 * shard_size: shards_id2 * shard_size + shard_size] local_data, local_label = np.vstack((data_shards1, data_shards2)), np.vstack((label_shards1, label_shards2)) local_label = np.argmax(local_label, axis=1) # 生成client,训练测试数据由np转为tensor someone = client(TensorDataset(torch.tensor(local_data), torch.tensor(local_label)), self.dev) self.clients_set['client{}'.format(i)] = someone
这段代码实现了将训练数据划分为多个子集,并为每个子集创建一个客户端的过程。
首先,`num_of_clients`表示要创建的客户端数量。`shards_id`是一个整数列表,表示将训练数据划分成的子集的编号。具体来说,假设训练数据有N个样本,`shard_size`是每个子集中的样本数量,那么`shards_id`中的元素就是`0, 1, 2, ..., N/shard_size-1`中的一些整数。
接着,对于每个客户端,根据`shards_id`中的编号来获取对应的训练数据子集,并将这些子集拼接成一个新的训练数据集。具体实现是首先计算出第`i`个子集的起始位置和结束位置,然后从`train_data`和`train_label`中分别获取这个子集的数据和标签,将它们拼接成一个`local_data`和`local_label`。其中,`local_data`是一个二维数组,表示一个客户端的训练数据;`local_label`是一个一维数组,表示一个客户端的训练标签。然后,将`local_data`和`local_label`转换为PyTorch的`TensorDataset`格式,并创建一个客户端对象`somone`,将它添加到客户端集合中。
总的来说,这段代码实现了将训练数据划分为多个子集,并为每个子集创建一个客户端的过程,这个过程通常用于联邦学习中的分布式训练。
def dataSetBalanceAllocation(self): mnistDataSet = GetDataSet(self.data_set_name, self.is_iid) test_data = torch.tensor(mnistDataSet.test_data) test_label = torch.argmax(torch.tensor(mnistDataSet.test_label), dim=1) self.test_data_loader = DataLoader(TensorDataset( test_data, test_label), batch_size=100, shuffle=False) train_data = mnistDataSet.train_data train_label = mnistDataSet.train_label shard_size = mnistDataSet.train_data_size // self.num_of_clients // 2 shards_id = np.random.permutation(mnistDataSet.train_data_size // shard_size) #permutation:排列 for i in range(self.num_of_clients): shards_id1 = shards_id[i * 2] shards_id2 = shards_id[i * 2 + 1] data_shards1 = train_data[shards_id1 * shard_size: shards_id1 * shard_size + shard_size] data_shards2 = train_data[shards_id2 * shard_size: shards_id2 * shard_size + shard_size] label_shards1 = train_label[shards_id1 * shard_size: shards_id1 * shard_size + shard_size] label_shards2 = train_label[shards_id2 * shard_size: shards_id2 * shard_size + shard_size] local_data, local_label = np.vstack((data_shards1, data_shards2)), np.vstack((label_shards1, label_shards2)) # vstack:data和label拼接 local_label = np.argmax(local_label, axis=1) someone = client(TensorDataset(torch.tensor(local_data), torch.tensor(local_label)), self.dev) self.clients_set['client{}'.format(i)] = someone 解释这段代码
这段代码是一个类中的方法`dataSetBalanceAllocation()`。该方法用于对数据集进行平衡分配给多个客户端。
首先,通过调用`GetDataSet()`函数获取`mnistDataSet`数据集对象。然后,将测试数据和测试标签转换为张量,并使用`DataLoader`创建一个测试数据加载器,每个批次大小为100,不打乱顺序。
接下来,将训练数据和训练标签存储在`train_data`和`train_label`中。然后,计算每个客户端的数据分片大小,即`shard_size`,它是训练数据总量除以客户端数量除以2(因为每个客户端获取两个分片)。
通过使用`np.random.permutation()`函数对`mnistDataSet.train_data_size // shard_size`进行排列,得到一个随机的分片索引数组`shards_id`。
接下来,使用循环为每个客户端分配数据。在每次迭代中,通过索引数组`shards_id`获取两个分片的索引`shards_id1`和`shards_id2`。然后,通过这些索引从训练数据和标签中选择对应的数据分片。将这些分片堆叠起来,形成本地的数据和标签,并将其封装为`TensorDataset`对象。
然后,创建一个名为`someone`的客户端对象,该对象是使用上述本地数据和标签创建的。将该客户端对象添加到`self.clients_set`字典中,键为`'client{}'.format(i)`。
通过这样的操作,数据集被平衡地分配给了多个客户端,每个客户端都有两个数据分片。你可以通过访问`self.clients_set`来访问每个客户端的数据和标签。