Accum TrustedAccum::TEEaccum(Stats &stats, Nodes nodes, Vote<Void, Cert> votes[MAX_NUM_SIGNATURES]) { View v = votes[0].getCData().getView(); View highest = 0; Hash hash = Hash(); std::set<PID> signers; for(int i = 0; i < MAX_NUM_SIGNATURES && i < this->qsize; i++) { Vote<Void, Cert> vote = votes[i]; CData<Void, Cert> data = vote.getCData(); Sign sign = vote.getSign(); PID signer = sign.getSigner(); Cert cert = data.getCert(); bool vd = verifyCData(stats, nodes, data, sign); bool vc = verifyCert(stats, nodes, cert); if(data.getPhase() == PH1_NEWVIEW && data.getView() == v && signers.find(signer) == signers.end() && vd && vc) { if(DEBUG1) { std::cout << KMAG << "[" << this->id << "]" << "inserting signer" << KNRM << std::endl; } signers.insert(signer); if(cert.getView() >= highest) { highest = cert.getView(); hash = cert.getHash(); } } else { if(DEBUG1) { std::cout << KMAG << "[" << this->id << "]" << "vote:" << vote.prettyPrint() << KNRM << std::endl; } if(DEBUG1) { std::cout << KMAG << "[" << this->id << "]" << "not inserting signer (" << signer << ") because:" << "check-phase=" << std::to_string(data.getPhase() == PH1_NEWVIEW) << "(" << data.getPhase() << "," << PH1_NEWVIEW << ")" << ";check-view=" << std::to_string(data.getView() == v) << ";check-notin=" << std::to_string(signers.find(signer) == signers.end()) << ";verif-data=" << std::to_string(vd) << ";verif-cert=" << std::to_string(vc) << KNRM << std::endl; } } } bool set = true; unsigned int size = signers.size(); std::string text = std::to_string(set) + std::to_string(v) + std::to_string(highest) + hash.toString() + std::to_string(size); Sign sign(this->priv,this->id,text); return Accum(v, highest, hash, size, sign); }

时间: 2024-04-17 21:29:53 浏览: 187
这段代码是一个函数定义,函数名为`TEEaccum`,返回类型为`Accum`。 函数接受以下参数: - `Stats &stats`:一个`Stats`对象的引用。 - `Nodes nodes`:一个`Nodes`对象。 - `Vote<Void, Cert> votes[MAX_NUM_SIGNATURES]`:一个最大长度为`MAX_NUM_SIGNATURES`的`Vote<Void, Cert>`数组。 函数的主要功能是根据给定的投票数组,计算并返回一个`Accum`对象。 函数内部的操作如下: - 通过取第一个投票的视图号,获取变量`v`的值。 - 初始化变量`highest`为0,表示最高视图号。 - 初始化变量`hash`为一个空的`Hash`对象。 - 创建一个空的`std::set<PID>`来存储签名者。 - 使用循环遍历投票数组中的每个投票,最多遍历`MAX_NUM_SIGNATURES`次或者当前队列大小(`qsize`)次。 - 对于每个投票,获取其关联的数据对象和签名对象。 - 验证数据对象和签名对象的有效性,如果通过验证,则继续进行下一步操作。 - 如果数据对象的阶段为`PH1_NEWVIEW`,且视图号与变量`v`相等,且签名者不在已存在的签名者集合中,并且数据对象和证书对象都通过了验证,则执行以下操作: - 将签名者插入到签名者集合中。 - 如果证书对象的视图号大于等于当前最高视图号,则更新最高视图号为证书对象的视图号,同时更新`hash`为证书对象的哈希值。 - 否则,输出调试信息,指示为什么不将签名者插入到集合中。 - 检查签名者集合是否为空,并将结果保存到变量`set`中。 - 计算签名者集合的大小,并保存到变量`size`中。 - 将一些相关的信息转换为字符串,并使用私钥和节点ID创建一个签名对象`sign`。 - 返回一个`Accum`对象,该对象包含视图号`v`、最高视图号`highest`、哈希值`hash`、签名者集合的大小`size`以及生成的签名对象`sign`。 该函数的作用是根据给定的投票数组计算并返回一个累加对象,用于在TEE环境中验证和累加投票。

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解释代码def train(train_loader, model, optimizer, epoch, best_loss): model.train() loss_record2, loss_record3, loss_record4 = AvgMeter(), AvgMeter(), AvgMeter() accum = 0 for i, pack in enumerate(train_loader, start=1): # ---- data prepare ---- images, gts = pack images = Variable(images).cuda() gts = Variable(gts).cuda() # ---- forward ---- lateral_map_4, lateral_map_3, lateral_map_2 = model(images) # ---- loss function ---- loss4 = structure_loss(lateral_map_4, gts) loss3 = structure_loss(lateral_map_3, gts) loss2 = structure_loss(lateral_map_2, gts) loss = 0.5 * loss2 + 0.3 * loss3 + 0.2 * loss4 # ---- backward ---- loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), opt.grad_norm) optimizer.step() optimizer.zero_grad() # ---- recording loss ---- loss_record2.update(loss2.data, opt.batchsize) loss_record3.update(loss3.data, opt.batchsize) loss_record4.update(loss4.data, opt.batchsize) # ---- train visualization ---- if i % 20 == 0 or i == total_step: print('{} Epoch [{:03d}/{:03d}], Step [{:04d}/{:04d}], ' '[lateral-2: {:.4f}, lateral-3: {:0.4f}, lateral-4: {:0.4f}]'. format(datetime.now(), epoch, opt.epoch, i, total_step, loss_record2.show(), loss_record3.show(), loss_record4.show())) print('lr: ', optimizer.param_groups[0]['lr']) save_path = 'snapshots/{}/'.format(opt.train_save) os.makedirs(save_path, exist_ok=True) if (epoch+1) % 1 == 0: meanloss = test(model, opt.test_path) if meanloss < best_loss: print('new best loss: ', meanloss) best_loss = meanloss torch.save(model.state_dict(), save_path + 'TransFuse-%d.pth' % epoch) print('[Saving Snapshot:]', save_path + 'TransFuse-%d.pth'% epoch) return best_loss

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