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【eclipse 断点 源码】【超人跑腿源码文档】【bilibili后台源码下载】gboard源码

时间:2024-11-19 05:40:28 来源:源码怎么得到反码 作者:mc盒子易语言源码

1.gboardԴ?源码?

gboard源码

gboardԴ??

       引言:本文记录了FATE框架中横向和纵向联邦学习的案例使用,并与笔者近期使用过的源码谷歌TFF(TensorFlow-Federated)框架对比,阐述使用感受,源码对研究联邦学习及使用FATE的源码用户极有价值。

       1.横向联邦学习案例

       在本节中,源码以逻辑回归为例记录横向联邦学习案例使用。源码eclipse 断点 源码

       实验设置文件说明

       上传数据json文件

       upload_my_homolr_guest.json,源码 upload_my_homolr_host.json

       组件

       test_my_homolr_train_dsl.json

       运行时配置文件

       test_my_homolr_train_conf.json

       实验步骤

       进入实验环境

       1.上传训练数据

       注意是先上传guest数据,后上传host数据

       2.提交训练任务

       3.查看结果

       点击提示url可以查看相关结果:

       2.纵向联邦学习案例

       在本节中,源码以secureboost为例记录纵向联邦学习案例使用。源码

       实验设置实验步骤

       上传数据、源码提交任务和查看结果

       展示结果

       实验结果

       1.训练中

       2.查看结果

       点击view this 源码job查看所有结果,同时可以通过切换job查看guest端和host端的源码数据和模型输出,此处只做部分展示:

       结果分析

       模型输出的源码各项指标都很好,结果非常令人满意,源码通过阅读过SecureBoost论文了解到这个算法是源码无损的,所以达到了如此高的指标;secureboost是由xgboost改进而来的,所以训练速度也很快。超人跑腿源码文档

       小结

       读者可以根据需求修改以上列举的文件进行不同训练。笔者记录以上案例时使用的是FATE的早期版本,横向联邦学习支持的模块很少,目前FATE框架已经支持深度学习,读者可以尝试使用。

       3.使用感受

       本节笔者将对比FATE框架和TFF框架的使用感受。

       1.环境部署

       FATE框架需要较多软件,安装操作比较琐碎,bilibili后台源码下载安装过程中可能出一些小问题,但对软件版本对应要求不是很高,环境部署可以参考 这里和 官方GitHub。

       TFF框架官方没有中文文档,安装过程中也会出各种各样的错误,支持conda安装;如果使用gpu,需要严格按照版本对应安装,笔者在此吃了不少苦头。HTML仿遇见源码

       2.应用场景

       FATE框架支持横向、纵向联邦学习;而TFF仅支持横向联邦。

       FATE目前已经支持多种算法,TFF同样支持各种算法和深度学习。

       3.上手难度

       FATE如果只是修改部分json文件,还可以接受,但是如果需要大片重置,在linux系统下不是好彩票源码很方便;但FATE源码中已搭建好大部分组件结构,基本不需要编写代码,用户可以0基础训练并查看结果。

       TFF编译器可以配置到IDE中,编写代码比较方便;但TFF有其federated core等编程范式和API,有一定上手难度,使用时需要编写大量代码。

       4.可视化

       FATE在可视化部分做的比较好,轻松点击便可查看结果。

       TFF需要自行编写代码从tf.Session中取出中间和最终结果。

       5.调试

       FATE代码涉及多种语言,且代码封装性较高,笔者由于对python了解甚少,未曾尝试修改FATE中的python代码,更未尝试debug。

       TFF笔者使用较少,不过TFF计算时使用静态图并tf.Session保存中间结果,调试也比较困难。

       6.GPU支持

       据笔者目前了解FATE暂时不支持GPU计算,在这一方面TFF更有优势。

       7.使用场景

       FATE支持多方部署,同时可以由多方发起联邦计算,可以用于实验测试和真实环境部署。

       TFF虽然是谷歌已经用于实际训练终端Gboard的框架,但据笔者至目前的使用并未发现开放给用户的多方联邦接口,仅适用于实验测试。

       本文由盛立杰撰写,微信号:urinmydreaM_,FATE社区特邀作者发布于FATE社区,未经许可,禁止转载。

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关键词:chatgpt调用源码

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