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联邦学习算法之一ModelArts “pytorch_fedamp_emnist_classification”学习（五）
上期，我们已经实现了pytorch_fedamp_emnist_classification上的案例。这期，我们将结合实际数据，对模型进行一些更加深入的探索。1. 尝试只有三个租户的个性化联邦学习batch_size = 100num_epochs = 5communication = 20val_acc_cloud = []val_acc_client = []num_clients = ...
AI开发平台ModelArts pytorch
作者小头像 静怡酱酱酱酱酱酱酱 2021-07-16 16:45:37
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联邦学习算法之一ModelArts “pytorch_fedamp_emnist_classification”学习（四）
这期，我们将正式实现pytorch_fedamp_emnist_classification上的案例。1. 参数初始化1.1. 初始化每个batch的大小batch_size = 1001.2. 初始化训练次数num_epochs = 51.3. 初始化租户与服务端的同步次数communication = 201.4. 初始化准确率val_acc_cloud = []val_acc_clie...
AI开发平台ModelArts pytorch
作者小头像 静怡酱酱酱酱酱酱酱 2021-07-16 16:44:50
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联邦学习算法之一ModelArts “pytorch_fedamp_emnist_classification”学习（三）
上周，我们更加深入地对数据进行了探索，将数据导入了虚拟租户，建立了一个两层卷积和两层全连接的神经网络类，在4.6.设置联邦学习虚拟租户时戛然而止。这周，让我们从设置虚拟租户开始。1. 以第一个虚拟租户为例分析虚拟租户的设置1.1. 设置环境变量os.environ['MOX_FEDERATED_RANK'] = str(i)跟前面的环境变量一样，至少到这里为止，我们并不是很清楚使用环境变量的...
AI开发平台ModelArts pytorch
作者小头像 静怡酱酱酱酱酱酱酱 2021-07-16 16:44:04
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联邦学习算法之一ModelArts “pytorch_fedamp_emnist_classification”学习（二）
上周，我们已经在ModelAts上实现了pytorch_fedamp_emnist_classification的环境配置，对样本数据结构以及pytorch_fedamp_emnist_classification需要的数据结构进行了简单地探索。让我们开始这周的学习。。。1. 数据探索先让我们对数据进行一些更加详细地探索。1.1. 训练样本集dfl.load_file_binary(data...
AI开发平台ModelArts pytorch
作者小头像 静怡酱酱酱酱酱酱酱 2021-07-16 16:24:10
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跟我学ModelArts丨探索ModelArts平台个性化联邦学习API
随着数字技术的发展，以及全社会对数字化的不断重视，数据的资源属性前所未有地突显出来。相应地，数据隐私和数据安全也越来越受到人们的关注，联邦学习应运而生，成为当前比较热门的一个AI算法发展方向。什么是联邦学习：联邦学习（Federated Learning）是一种新兴的人工智能基础技术，在 2016 年由谷歌最先提出，原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题，其设计目标是在保障大数据交...
AI开发平台ModelArts API
作者小头像 静怡酱酱酱酱酱酱酱 2021-07-16 16:20:21
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