联邦学习上传梯度伪代码

联邦学习是一种分布式机器学习方法，它允许模型在保护用户数据隐私的同时进行训练。上传梯度的过程通常发生在客户端设备上，这里是一个简化版的联邦学习上传梯度的伪代码示例：

// 客户端设备
class Client:
    def __init__(self, model, data):
        self.model = model
        self.data = data

    def local_train(self, epochs, batch_size):
        for epoch in range(epochs):
            for batch in get_batches(self.data, batch_size):
                gradients = self.model.gradient(batch)
                # 加上一些本地更新操作（如学习率调整等）
                updated_gradients = apply_local_updates(gradients)
                self.model.update(updated_gradients)

    def upload_gradient(self, server, global_model):
        local_update = self.model.get_weight_diff(global_model)
        return local_update

// 服务器
class Server:
    def __init__(self):
        self.global_model = FederatedModel()

    def aggregate_gradients(self, received_updates):
        summed_gradients = sum(received_updates)
        self.global_model.apply_summed_gradients(summed_gradients)
        # 更新全局模型并发送回给所有客户端

server = Server()
for client in clients:
    client.local_train(...) // 在每个客户端上训练
clients_gradients = [client.upload_gradient(server, server.global_model) for client in clients]
server.aggregate_gradients(clients_gradients)

在这个过程中，每个客户端在本地进行若干轮迭代训练，并计算出对全局模型的局部更新。然后将这些更新上传到中心服务器，服务器再汇总所有的局部更新，形成新的全局模型。