联邦平均 pytorch

### 实现联邦平均算法 在 PyTorch 中实现联邦平均 (Federated Averaging, FedAvg) 算法涉及多个方面的工作，包括客户端训练、服务器端聚合以及通信协议的设计。下面是一个简化版的实现方案。 #### 客户端训练过程 每个客户端会基于本地数据集执行若干轮次的小批量随机梯度下降(SGD)，并返回更新后的模型权重给中央服务器： ```python def client_update(model, local_dataset, learning_rate=0.01, epochs=5): """Client-side update function.""" criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate) model.train() for epoch in range(epochs): running_loss = 0.0 for data, labels in local_dataset: optimizer.zero_grad() outputs = model(data) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() return {name: param.data.clone() for name, param in model.named_parameters()} ``` 此部分代码展示了如何在一个客户端上完成一次完整的训练循环[^1]。 #### 服务端聚合逻辑 当所有选定的客户都完成了各自的局部迭代之后，它们将各自的新版本模型发送回中心节点；随后，在这里按照加权求和的方式计算新的全局模型参数向量： ```python import copy def server_aggregate(global_model, clients_models, weights): """Server aggregation step using weighted average of parameters""" new_global_params = {} with torch.no_grad(): # Initialize global params as zero tensors for key in global_model.state_dict().keys(): new_global_params[key] = sum([weights[i]*clients_models[i][key].float() for i in range(len(clients_models))]) # Update the global model's state dict directly global_model.load_state_dict(new_global_params) ``` 这段程序实现了标准形式下的FedAvg机制——即简单地取各参与者的贡献按比例相加以形成最终结果[^3]。 #### 联邦学习框架结构 整个FL流程通常由多轮这样的交互组成，每一轮称为一个通信回合（communication round）。具体来说就是重复上述两个阶段直到满足某些停止条件为止： ```python for comm_round in range(num_communication_rounds): selected_clients_indices = select_random_clients(total_num_clients, num_selected_clients_per_round) updated_client_weights = [] for idx in selected_clients_indices: trained_weights = client_update(copy.deepcopy(global_model), datasets[idx], ...) updated_client_weights.append(trained_weights) server_aggregate(global_model, updated_client_weights, [1/num_selected_clients_per_round]*len(updated_client_weights)) ``` 以上伪代码片段描述了一个典型的联邦学习周期内的操作序列。