def localUpdate(self, localEpoch, localBatchSize, Net, lossFun, opti, global_parameters, share=None): Net.load_state_dict(global_parameters, strict=True) self.train_dl = DataLoader(self.train_ds, batch_size=localBatchSize, shuffle=True) for epoch in range(localEpoch): for data, label in self.train_dl: data, label = data.to(self.dev), label.to(self.dev) preds = Net(data) loss = lossFun(preds, label) loss.backward() opti.step() opti.zero_grad() state_dict = self.encode_and_convert_to_binary(Net, share) return state_dict
时间: 2024-02-14 08:20:01 浏览: 23
这段代码实现了在本地更新神经网络模型的过程。
`localUpdate`函数接受五个参数:`localEpoch`表示本地训练轮数,`localBatchSize`表示本地训练批次大小,`Net`表示神经网络模型,`lossFun`表示损失函数,`opti`表示优化器,`global_parameters`表示全局参数,`share`表示共享密钥。函数返回一个字典`state_dict`,其中包含本地训练后编码和转换后的神经网络参数。
首先,函数加载全局参数`global_parameters`到`Net`模型中,并设置严格模式(strict=True),以确保全局参数和模型结构匹配。然后,函数将训练数据集`self.train_ds`加载到一个数据加载器`self.train_dl`中,设置批次大小为`localBatchSize`,并打乱数据顺序。
接着,函数进行本地训练,训练轮数为`localEpoch`。在每一轮训练中,函数从`self.train_dl`中获取一个批次的数据和标签,将它们移到设备(self.dev)上,通过神经网络模型`Net`进行前向传播,计算预测值`preds`,并使用损失函数`lossFun`计算预测值与真实值之间的误差(loss)。接着,函数进行反向传播,优化器`opti`对模型参数进行更新,并清除之前的梯度信息。
最后,函数调用`encode_and_convert_to_binary`函数对本地训练后的模型参数进行编码、二进制转换和加密(如果指定了`share`),并将结果保存在`state_dict`字典中,最终返回`state_dict`字典。