PaddleFL issues

PadddleFL加载预训练模型可以加在PaddleHub里CV的模型吗？还是只可以加载联邦学习的模型

PadddleFL加载预训练模型可以加在PaddleHub里CV的模型吗？还是只可以加载PaddleFL的联邦学习的模型

报错 Can not find library: libpaddle_enc.so

安装paddlefl-1.2.0后出现以下报错，但是1.1.2版本没有问题，是安装的paddlepaddle版本不对的问题吗？ W0321 17:36:40.948619 17754 dynamic_loader.cc:120] Can not find library: /home/zyj/anaconda3/envs/paddle_env/lib/python3.7/site-packages/paddle_fl/mpc/libs/libpaddle_enc.so. The process maybe hang. Please try to add the lib path to LD_LIBRARY_PATH. Traceback (most recent call last): File "fl_trainer.py",...

ur2001

逻辑回归demo中的bug以及可能的解决方案

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleFL/blob/08bfddb9160f9595b9ad9fb8563e16e39860e1ac/python/paddle_fl/mpc/examples/logistic_with_mnist/process_data.py#L142 逻辑回归模型的预测输出结果是1维的，在得到预测分类的时候却使用了argmax函数寻找多个维度中的最大值，这里输出的结果只能是0，这里存在bug。以sigmod二分类为例，我认为这里预测输出的结果应该是属于0-1之间的一个概率，大于0.5时结果分类为标签1，小于0.5时结果分类为标签0，应该改成如下这样： `if i > 0.5: f.write(str(1) + '\n') else : f.write(str(0) + '\n')`

qwerfdg

不能找到mpc_data_utils

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style507

“数据的分片和重构支持离线和在线两种模式” 在哪里？

README.md文档中，基于MPC训练，“安全训练和推理工作完成后，模型（或预测结果）将由计算方以加密形式输出。结果方可以收集加密的结果，使用PFM中的工具对其进行解密，并将明文结果传递给用户（目前数据的分片和重构支持离线和在线两种模式）。” ，其中的 "在线进行数据的分片和重构" 在哪个demo中可以看到？ https://github.com/PaddlePaddle/PaddleFL/blob/master/README_cn.md#c-%E7%BB%93%E6%9E%9C%E9%87%8D%E6%9E%84 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/45615979/156875458-3556ad89-73b0-4eb3-9651-c5e0d75fef70.png)

MDGBDGMG

请问有QQ或微信的交流群吗

ur2001

关于文档中compile_and_intall部分，cmake和make失败的问题

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环境就是从hub.docker上pull的PaddleFL latest image，应该完全没有问题（下面也是在该image生成的container里跑的）然后当我根据官方文档中compile_and_intall部分的指示一步步做时: 1. 先在cmake的时候遇到了问题，错误信息如下：![12](https://user-images.githubusercontent.com/32504103/155723382-b1b2a457-8c02-4d3f-b975-4d36e280fe6b.png)。这个属实有点搞笑🤣 官方文档里要求的paddle版本是1.8.0，并且官方的docker image里装的版本确实是1.8.0，而github上的cmake里被改成了

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