PyTorch怎么实现FedProx联邦学习算法

这篇文章主要介绍了PyTorch怎么实现FedProx联邦学习算法的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇PyTorch怎么实现FedProx联邦学习算法文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

I. 前言

FedProx的原理请见：FedAvg联邦学习FedProx异质网络优化实验总结

联邦学习中存在多个客户端，每个客户端都有自己的数据集，这个数据集他们是不愿意共享的。

数据集为某城市十个地区的风电功率，我们假设这10个地区的电力部门不愿意共享自己的数据，但是他们又想得到一个由所有数据统一训练得到的全局模型。

III. FedProx

算法伪代码：

1. 模型定义

客户端的模型为一个简单的四层神经网络模型：

# -*- coding:utf-8 -*-"""@Time: 2022/03/03 12:23@Author: KI@File: model.py@Motto: Hungry And Humble"""from torch import nnclass ANN(nn.Module):    def __init__(self, args, name):        super(ANN, self).__init__()        self.name = name        self.len = 0        self.loss = 0        self.fc1 = nn.Linear(args.input_dim, 20)        self.relu = nn.ReLU()        self.sigmoid = nn.Sigmoid()        self.dropout = nn.Dropout()        self.fc2 = nn.Linear(20, 20)        self.fc3 = nn.Linear(20, 20)        self.fc4 = nn.Linear(20, 1)    def forward(self, data):        x = self.fc1(data)        x = self.sigmoid(x)        x = self.fc2(x)        x = self.sigmoid(x)        x = self.fc3(x)        x = self.sigmoid(x)        x = self.fc4(x)        x = self.sigmoid(x)        return x

2. 服务器端

服务器端和FedAvg一致，即重复进行客户端采样、参数传达、参数聚合三个步骤：

# -*- coding:utf-8 -*-"""@Time: 2022/03/03 12:50@Author: KI@File: server.py@Motto: Hungry And Humble"""import copyimport randomimport numpy as npimport torchfrom model import ANNfrom client import train, testclass FedProx:    def __init__(self, args):        self.args = args        self.nn = ANN(args=self.args, name='server').to(args.device)        self.nns = []        for i in range(self.args.K):            temp = copy.deepcopy(self.nn)            temp.name = self.args.clients[i]            self.nns.append(temp)    def server(self):        for t in range(self.args.r):            print('round', t + 1, ':')            # sampling            m = np.max([int(self.args.C * self.args.K), 1])            index = random.sample(range(0, self.args.K), m)  # st            # dispatch            self.dispatch(index)            # local updating            self.client_update(index, t)            # aggregation            self.aggregation(index)        return self.nn    def aggregation(self, index):        s = 0        for j in index:            # normal            s += self.nns[j].len        params = {}        for k, v in self.nns[0].named_parameters():            params[k] = torch.zeros_like(v.data)        for j in index:            for k, v in self.nns[j].named_parameters():                params[k] += v.data * (self.nns[j].len / s)        for k, v in self.nn.named_parameters():            v.data = params[k].data.clone()    def dispatch(self, index):        for j in index:            for old_params, new_params in zip(self.nns[j].parameters(), self.nn.parameters()):                old_params.data = new_params.data.clone()    def client_update(self, index, global_round):  # update nn        for k in index:            self.nns[k] = train(self.args, self.nns[k], self.nn, global_round)    def global_test(self):        model = self.nn        model.eval()        for client in self.args.clients:            model.name = client            test(self.args, model)

3. 客户端更新

FedProx中客户端需要优化的函数为：

作者在FedAvg损失函数的基础上，引入了一个proximal term，我们可以称之为近端项。引入近端项后，客户端在本地训练后得到的模型参数 w将不会与初始时的服务器参数wt偏离太多。

对应的代码为：

def train(args, model, server, global_round):    model.train()    Dtr, Dte = nn_seq_wind(model.name, args.B)    model.len = len(Dtr)    global_model = copy.deepcopy(server)    if args.weight_decay != 0:        lr = args.lr * pow(args.weight_decay, global_round)    else:        lr = args.lr    if args.optimizer == 'adam':        optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr,                                     weight_decay=args.weight_decay)    else:        optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr,                                    momentum=0.9, weight_decay=args.weight_decay)    print('training...')    loss_function = nn.MSELoss().to(args.device)    loss = 0    for epoch in range(args.E):        for (seq, label) in Dtr:            seq = seq.to(args.device)            label = label.to(args.device)            y_pred = model(seq)            optimizer.zero_grad()            # compute proximal_term            proximal_term = 0.0            for w, w_t in zip(model.parameters(), global_model.parameters()):                proximal_term += (w - w_t).norm(2)            loss = loss_function(y_pred, label) + (args.mu / 2) * proximal_term            loss.backward()            optimizer.step()        print('epoch', epoch, ':', loss.item())    return model

我们在原有MSE损失函数的基础上加上了一个近端项：

for w, w_t in zip(model.parameters(), global_model.parameters()):    proximal_term += (w - w_t).norm(2)

然后再反向传播求梯度，然后优化器step更新参数。

原始论文中还提出了一个不精确解的概念：

不过值得注意的是，我并没有在原始论文的实验部分找到如何选择 γ \gamma γ的说明。查了一下资料后发现是涉及到了近端梯度下降的知识，本文代码并没有考虑不精确解，后期可能会补上。

其中：

• server.py为服务器端操作。

• client.py为客户端操作。

• data_process.py为数据处理部分。

• model.py为模型定义文件。

• args.py为参数定义文件。

• main.py为主文件，如想要运行此项目可直接运行：

python main.py

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