In [ ]:
epochs = 10
联邦学习是一种非常令人兴奋且令人振奋的机器学习技术,旨在建立可在分散数据上学习的系统。想法是,数据保留在其生产者(也称为worker)的手中,这有助于改善隐私和所有权,并且该模型在工作机之间共享。例如,一种直接的应用程序是在编写文本时预测手机上的下一个单词:您不希望将用于训练的数据(即,短信)发送到中央服务器。
因此,联合学习的兴起与数据隐私意识的传播紧密相关,并且自2018年5月起实施数据保护的欧盟GDPR成为催化剂。为了遵循法规,苹果或谷歌等大型参与者已开始对该技术进行大量投资,特别是为了保护移动用户的隐私,但他们尚未提供其工具。在OpenMined,我们相信愿意进行机器学习项目的任何人都应该能够毫不费力地实现隐私保护工具。我们已经构建了用于单行加密数据的工具如我们的博客文章所述,现在我们发布了利用新的PyTorch 1.0版本提供了直观的界面来构建安全且可扩展的模型。
在这个教程中,我们直接使用了例子 the canonical example of training a CNN on MNIST using PyTorch ,展示使用我们的库 PySyft library升级为联邦学习是多么简单。我们将遍历示例的每个部分,并在不同的代码后着重标注。
你也可以在这里找到这份材料:our blogpost。
作者:
中文版译者:
好,让我们开始吧!
In [ ]:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
然后是PySyft多出的部分,特别是要定义远程工作机alice
和 bob
。
In [ ]:
import syft as sy # <-- NEW: import the Pysyft library
hook = sy.TorchHook(torch) # <-- NEW: hook PyTorch ie add extra functionalities to support Federated Learning
bob = sy.VirtualWorker(hook, id="bob") # <-- NEW: define remote worker bob
alice = sy.VirtualWorker(hook, id="alice") # <-- NEW: and alice
我们定义学习任务的设置
In [ ]:
class Arguments():
def __init__(self):
self.batch_size = 64
self.test_batch_size = 1000
self.epochs = epochs
self.lr = 0.01
self.momentum = 0.5
self.no_cuda = False
self.seed = 1
self.log_interval = 30
self.save_model = False
args = Arguments()
use_cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available()
torch.manual_seed(args.seed)
device = torch.device("cuda" if use_cuda else "cpu")
kwargs = {'num_workers': 1, 'pin_memory': True} if use_cuda else {}
In [ ]:
federated_train_loader = sy.FederatedDataLoader( # <-- this is now a FederatedDataLoader
datasets.MNIST('../data', train=True, download=True,
transform=transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
]))
.federate((bob, alice)), # <-- NEW: we distribute the dataset across all the workers, it's now a FederatedDataset
batch_size=args.batch_size, shuffle=True, **kwargs)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
datasets.MNIST('../data', train=False, transform=transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])),
batch_size=args.test_batch_size, shuffle=True, **kwargs)
In [ ]:
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5, 1)
self.conv2 = nn.Conv2d(20, 50, 5, 1)
self.fc1 = nn.Linear(4*4*50, 500)
self.fc2 = nn.Linear(500, 10)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.conv1(x))
x = F.max_pool2d(x, 2, 2)
x = F.relu(self.conv2(x))
x = F.max_pool2d(x, 2, 2)
x = x.view(-1, 4*4*50)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return F.log_softmax(x, dim=1)
In [ ]:
def train(args, model, device, federated_train_loader, optimizer, epoch):
model.train()
for batch_idx, (data, target) in enumerate(federated_train_loader): # <-- now it is a distributed dataset
model.send(data.location) # <-- NEW: send the model to the right location
data, target = data.to(device), target.to(device)
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = F.nll_loss(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
model.get() # <-- NEW: get the model back
if batch_idx % args.log_interval == 0:
loss = loss.get() # <-- NEW: get the loss back
print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
epoch, batch_idx * args.batch_size, len(federated_train_loader) * args.batch_size,
100. * batch_idx / len(federated_train_loader), loss.item()))
测试函数完全不变!
In [ ]:
def test(args, model, device, test_loader):
model.eval()
test_loss = 0
correct = 0
with torch.no_grad():
for data, target in test_loader:
data, target = data.to(device), target.to(device)
output = model(data)
test_loss += F.nll_loss(output, target, reduction='sum').item() # sum up batch loss
pred = output.argmax(1, keepdim=True) # get the index of the max log-probability
correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
test_loss /= len(test_loader.dataset)
print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(
test_loss, correct, len(test_loader.dataset),
100. * correct / len(test_loader.dataset)))
In [ ]:
%%time
model = Net().to(device)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr) # TODO momentum is not supported at the moment
for epoch in range(1, args.epochs + 1):
train(args, model, device, federated_train_loader, optimizer, epoch)
test(args, model, device, test_loader)
if (args.save_model):
torch.save(model.state_dict(), "mnist_cnn.pt")
等等! 在这里,您已经使用联邦学习在远程数据上训练了一个模型!
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我们编写了非常不错的教程,以更好地了解联合学习和隐私保护学习的外观,以及我们如何为实现这一目标添砖加瓦。
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