文件名称：federated_adaptation:通过本地适应挽救联邦学习
文件大小：25KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-17 18:52:52
Python
通过本地适应挽救联邦学习 作者： 介绍 该存储库包含论文“官方代码和模型。 依存关系 我们的实现适用于Python> = 3.7和PyTorch> = 1.2.0。 安装其他依赖： $ pip install -r requirement.txt 数据集 我们在本文中使用两个数据集： CIFAR-10到Torchvision数据集 Reddit数据，获取以下共享数据并相应解压文件， test_data.json： ://drive.google.com/file/d/1X10JcpVGuRYqhUiwMPRCBJ6k-g9xhL3p/view usp sharing 整个数据集： : 字典： : 用法 对于联邦学习模型，使用utils/params.yaml配置参数，在 Reddit 语料库上训练联邦学习模型，运行： $ python training.py --
【文件预览】：
federated_adaptation-master
----utils()
--------helper.py(7KB)
--------utils.py(8KB)
--------adapt_image.yaml(1KB)
--------adapt_text.yaml(1KB)
--------text_load.py(3KB)
--------__init__.py(0B)
--------words.yaml(969B)
--------text_helper.py(4KB)
--------params.yaml(465B)
--------image_helper.py(7KB)
----models()
--------word_model.py(3KB)
--------resnet.py(4KB)
--------simple.py(2KB)
----requirements.txt(108B)
----training.py(11KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(2KB)
----adapt.py(13KB)
----.gitignore(28B)