easyFL
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WwZzz
An experimental platform for federated learning.
首先赞美大佬给予好用的联邦学习框架赐福！ 我在用fedmgda+算法进行fashion_mnist任务训练时出现了error，具体如下：  其中fedmgda+算法是根据大佬的教程复制粘贴过去的，没有有什么改动。数据分布是每个client只有一类数据，如图： ![Uploading 捕获.PNG…]() 另外其他参数设置是 option_batch_size_10 = {'learning_rate': 0.01, 'num_steps': 1, 'num_rounds': 500, 'gpu': 1, 'batch_size': 10, 'proportion':0.1, 'seed': 0} 经过之前一系列测试，是经过标准化（gi.normalize()）函数后出现了nan值，应该是标准化除以0了。 希望大佬早日修好bug，在做算法实验了所以比较急。 最后再次赞美大佬！
非常感谢作者提供的框架。如果使用自己创建的数据集，比如特殊领域的格式，我应该注意哪些问题？比如数据加载、数据分配等等。目前在框架上实现自己的联邦任务还没有成功。期待您的回复！wx二维码已经过期等待更新~
感谢您的联邦框架！！非常简洁并且方便移植！！！ 不过有一个问题想麻烦您回答，当我将model换成efficientnet-b0，在cifar10数据集上使用qfedavg、fedfv、fedprox时，会出现自始至终loss不变的问题，这是我设定的model from torch import nn from flgo.utils.fmodule import FModule from efficientnet_pytorch import EfficientNet class Model(FModule): def __init__(self): super(Model, self).__init__() pretrained = True self.base_model = ( EfficientNet.from_pretrained("efficientnet-b0") if pretrained else...
根据您在4.0真实环境模拟中的设备相应异构的RSsimulator代码实现问题。 代码运行有以下几点问题： 1、运行结果和不使用simulator的运行时间无差异，所以我看来应该是flgo\system_simulator\base.py的BasicSimulator的初始化__init__中没有加入initialize和update_client_responsiveness函数，这个我后来添加了。 2、对于 中的代码报错信息是self.clients是列表类型，无法使用keys调用。 感谢解惑
class DiversityPartitioner(BasicPartitioner): """`Partition the indices of samples in the original dataset according to numbers of types of a particular attribute (e.g. label) . This way of partition is widely used...
