本文将介绍如何使用 Flower 构建现有机器学习工作的联邦学习版本。我们将使用 PyTorch 在 CIFAR-10 数据集上训练卷积神经网络，然后将展示如何修改训练代码以联邦的方式运行训练。
什么是联邦学习？
我们将在这篇文章中区分两种主要方法：集中式和联邦式(本文的图例表示如下)
集中式
每个设备都会将其数据发送到全局服务器，然后服务器将使用它来训练全局模型。训练完成后服务器将经过训练的全局模型发送到设备。
这并不是我们所说的联邦学习的解决方案，传输了数据，会带来很多问题
联邦式
每个设备都不会与服务器共享数据，而是将数据保存在本地并用它来训练模型。模型的权重会被发送到全局服务器，然后全局服务器会将收到的所有权重聚合到一个全局模型中，服务器最终将经过训练的全局模型发送到设备。这种方式是一般形式的联邦学习，它的主要优点是保护用户的隐私，避免数据泄露。
我们先完成集中式训练代码，因为该训练模式基本上与传统的PyTorch 训练相同，然后再将其改为联邦学习的方式。
集中式 PyTorch 训练
让我们创建一个名为 cifar.py 的新文件，其中包含在 CIFAR-10 上进行传统（集中式）训练所需的所有组件。首先，需要导入所有的包（例如 torch 和 torchvision）。我们现在没有导入任何用于联邦学习的包。可以稍后再进行导入。
fromtypingimportTuple, Dict
importtorch
importtorch.nnasnn
importtorch.nn.functionalasF
importtorchvision
importtorchvision.transformsastransforms
fromtorchimportTensor
fromtorchvision.datasetsimportCIFAR10
模型架构（一个非常简单的卷积神经网络）在 Net() 类中定义。
classNet(nn.Module):
def__init__(self) ->None:
super(Net, self).__init__()
self.conv1=nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool=nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2=nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1=nn.Linear(16*5*5, 120)
self.fc2=nn.Linear(120, 84)
self.fc3=nn.Linear(84, 10)
defforward(self, x: Tensor) ->Tensor:
x=self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x=self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x=x.view(-1, 16*5*5)
x=F.relu(self.fc1(x))
x=F.relu(self.fc2(x))
x=self.fc3(x)
returnx
load_data() 函数加载 CIFAR-10 训练和测试集。转换在加载后规范化了数据。
DATA_ROOT="~/data/cifar-10"
defload_data() ->Tuple[
torch.utils.data.DataLoader,
torch.utils.data.DataLoader,
Dict
]:
"""Load CIFAR-10 (training and test set)."""
transform=transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(
(0.5, 0.5, 0.5),
(0.5, 0.5, 0.5)
)
]
)
trainset=CIFAR10(DATA_ROOT,
train=True,
download=True,
transform=transform)
trainloader=torch.utils.data.DataLoader(trainset,
batch_size=32,
shuffle=True)
testset=CIFAR10(DATA_ROOT,
train=False,
download=True,
transform=transform)
testloader=torch.utils.data.DataLoader(testset,
batch_size=32,
shuffle=False)
num_examples= {"trainset" : len(trainset), "testset" : len(testset)}
returntrainloader, testloader, num_examples
我们现在需要定义训练函数 train()，它循环遍历训练集、计算损失、反向传播，然后对每批训练执行一个优化步骤。
模型的评估在函数 test() 中定义。该函数遍历所有测试样本并根据测试数据集测量模型的损失。
deftrain(
net: Net,
trainloader: torch.utils.data.DataLoader,
epochs: int,
device: torch.device,
) ->None:
"""Train the network."""
# Define loss and optimizer
criterion=nn.CrossEntropyLoss()
optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
print(f"Training {epochs} epoch(s) w/ {len(trainloader)} batches each")
# Train the network
forepochinrange(epochs): # loop over the dataset multiple times
running_loss=0.0
fori, datainenumerate(trainloader, 0):
images, labels=data[0].to(device), data[1].to(device)
# zero the parameter gradients
optimizer.zero_grad()
# forward + backward + optimize
outputs=net(images)
loss=criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
# print statistics
running_loss+=loss.item()
ifi%100==99: # print every 100 mini-batches
print("[%d, %5d] loss: %.3f"% (epoch+1,
i+1,
running_loss/2000))
running_loss=0.0
deftest(
net: Net,
testloader: torch.utils.data.DataLoader,
device: torch.device,
) ->Tuple[float, float]:
"""Validate the network on the entire test set."""
criterion=nn.CrossEntropyLoss()
correct=0
total=0
loss=0.0
withtorch.no_grad():
fordataintestloader:
images, labels=data[0].to(device), data[1].to(device)
outputs=net(images)
loss+=criterion(outputs, labels).item()
_, predicted=torch.max(outputs.data, 1)
total+=labels.size(0)
correct+= (predicted==labels).sum().item()
accuracy=correct/total
returnloss, accuracy
定义了数据加载、模型架构、训练和评估后，我们可以将所有内容放在一起并在 CIFAR-10 上训练我们的 CNN。
defmain():
DEVICE=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available() else"cpu")
print("Centralized PyTorch training")
print("Load data")
trainloader, testloader, _=load_data()
print("Start training")
net=Net().to(DEVICE)
train(net=net, trainloader=trainloader, epochs=2, device=DEVICE)
print("Evaluate model")
loss, accuracy=test(net=net, testloader=testloader, device=DEVICE)
print("Loss: ", loss)
print("Accuracy: ", accuracy)
if__name__=="__main__":
main()
现在就可以直接运行了：
python3 cifar.py
到目前为止，如果你以前使用过 PyTorch，这一切看起来应该相当熟悉。下面开始进入正题，我们开始构建一个简单的联邦学习系统，该系统由一个服务器和两个客户端组成。
PyTorch的联邦学习
我们已经在单个数据集 (CIFAR-10) 上训练了模型， 我们称之为集中学习。这种集中学习的概念是我们以前常用的方式。通常，如果你想以联邦学习的方式运行，则必须更改大部分代码并从头开始设置所有内容。但是，这里有一个包 Flower，它可以将预先存在的代码以联邦学习运行（当然需要少量的修改）。
既然是联邦学习，我们必须有服务器，然后 cifar.py 代码也需要连接到服务器的客户端。服务器向客户端发送模型参数。客户端运行训练并更新参数。更新后的参数被发送回服务器，服务器对所有接收到的参数更新进行平均，这就是联邦学习的一个简单的流程。
我们这个例子是由一台服务器和两个客户端组成。我们先设置server.py。服务端需要导入Flower包flwr，然后使用 start_server 函数启动服务器并告诉它执行三轮联邦学习。
importflwrasfl
if__name__=="__main__":
fl.server.start_server(
server_address="0.0.0.0:8080",
config=fl.server.ServerConfig(num_rounds=3)
)
然后就可以启动服务器了：
python3 server.py
我们还要在 client.py 中定义客户端逻辑，主要就是将之前在 cifar.py 中定义的集中训练的代码进行整合：
fromcollectionsimportOrderedDict
fromtypingimportDict, List, Tuple
importnumpyasnp
importtorch
importcifar
importflwrasfl
DEVICE: str=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available() else"cpu")
Flower 客户端需要实现 flwr.client.Client 或 flwr.client.NumPyClient 类。这里的实现将基于 flwr.client.NumPyClient，我们将其称为 CifarClient。因为我们使用了 NumPy ，而PyTorch 或 TensorFlow/Keras）都是直接是吃NumPy的互操作，所以使用NumPyClient 比 Client 更容易。
完成我们的CifarClient需要实现四个方法，两个获取/设置模型参数的方法，一个训练模型的方法，一个测试模型的方法：
1、set_parameters
这个方法有2个作用：
- 在从服务器接收的本地模型上设置模型参数
- 遍历作为 NumPy ndarray 接收的模型参数列表
2、get_parameters
获取模型参数并将它们作为 NumPy ndarray 的列表返回（这是 flwr.client.NumPyClient 所需要的）
3、fit
一看就知道，这是训练本地模型的方法，它有3个作用：
- 使用从服务器接收到的参数更新本地模型的参数
- 在本地训练集上训练模型
- 训练本地模型，并将权重上传服务器
4、evaluate
验证模型的方法：
- 从服务器接收到的参数更新本地模型的参数
- 在本地测试集上评估更新后的模型
- 将本地损失和准确率等指标返回给服务器
我们先前在 cifar.py 中定义的函数 train() 和 test()可以作为 fit 和 evaluate 使用。所以在这里真正要做的是通过我们的 NumPyClient 类告诉 Flower 已经定义的哪些函数，剩下的两个方法实现起来也不复杂：
classCifarClient(fl.client.NumPyClient):
"""Flower client implementing CIFAR-10 image classification using
PyTorch."""
def__init__(
self,
model: cifar.Net,
trainloader: torch.utils.data.DataLoader,
testloader: torch.utils.data.DataLoader,
num_examples: Dict,
) ->None:
self.model=model
self.trainloader=trainloader
self.testloader=testloader
self.num_examples=num_examples
defget_parameters(self, config) ->List[np.ndarray]:
# Return model parameters as a list of NumPy ndarrays
return [val.cpu().numpy() for_, valinself.model.state_dict().items()]
defset_parameters(self, parameters: List[np.ndarray]) ->None:
# Set model parameters from a list of NumPy ndarrays
params_dict=zip(self.model.state_dict().keys(), parameters)
state_dict=OrderedDict({k: torch.tensor(v) fork, vinparams_dict})
self.model.load_state_dict(state_dict, strict=True)
deffit(
self, parameters: List[np.ndarray], config: Dict[str, str]
) ->Tuple[List[np.ndarray], int, Dict]:
# Set model parameters, train model, return updated model parameters
self.set_parameters(parameters)
cifar.train(self.model, self.trainloader, epochs=1, device=DEVICE)
returnself.get_parameters(config={}), self.num_examples["trainset"], {}
defevaluate(
self, parameters: List[np.ndarray], config: Dict[str, str]
) ->Tuple[float, int, Dict]:
# Set model parameters, evaluate model on local test dataset, return result
self.set_parameters(parameters)
loss, accuracy=cifar.test(self.model, self.testloader, device=DEVICE)
returnfloat(loss), self.num_examples["testset"], {"accuracy": float(accuracy)}
最后我们要定义一个函数来加载模型和数据，创建并启动这个CifarClient客户端。
defmain() ->None:
"""Load data, start CifarClient."""
# Load model and data
model=cifar.Net()
model.to(DEVICE)
trainloader, testloader, num_examples=cifar.load_data()
# Start client
client=CifarClient(model, trainloader, testloader, num_examples)
fl.client.start_numpy_client(server_address="0.0.0.0:8080", client)
if__name__=="__main__":
main()
这样就完成了。现在可以打开两个额外的终端窗口并运行（因为我们要演示2个客户端的联邦学习）
python3 client.py
在每个窗口中（请确保前面的服务器正在运行）可以看到你的PyTorch 项目在两个客户端上进行训练了。
总结
本文介绍了如何使用Flower将我们原有pytorch代码改造为联邦学习的方式进行训练，完整的代码可以在这里找到：
https://github.com/adap/flower/tree/main/examples/pytorch_from_centralized_to_federated
作者：Charles Beauville