Teil 5 - Willkommen in der Sandkiste

In den letzten Tutorials wurden der hook und auch alle Helfer jedesmal von Hand erstellt. Dies kann jedoch lästig werden, wenn es nur darum geht etwas auszuprobieren oder das Interface kennenzulernen. Deshalb werden von nun an diese Variablen aus Bequemlichkeit jeweils mit einer einzigen Funktion erstellt.

Übersetzer:

Jan Moritz Behnken - Github: @JMBehnken



In [ ]:

    
import torch
import syft as sy
sy.create_sandbox(globals())

Was stellt die Sandkiste bereit?

Wie oben zu erkennen ist, werden mehrere virtuelle Helfer erstellt und dabei direkt viele Datensätze auf sie verteilt. Somit können sie gleich genutzt werden, um die vertraulichen Techniken wie z. B. Federated Learning zu üben.

Sechs Helfer werden erstellt ...



In [ ]:

    
workers

Auch wurden diverse globale Variablen zum sofortigen Einsatz erstellt!!



In [ ]:

    
hook



In [ ]:

    
bob

Teil 2: Helfer Such-Funktionalitäten

Ein wichtiger Aspekt beim Praktizieren von Data Sciene aus der Ferne ist die Fähigkeit nach Datensätzen auf einem ferngesteuerten Helfer zu suchen. Ein mögliches Szenario ist zum Beispiel ein Forschungslabor, welches Krankenhäuser mit "Radiologen"-Datensätzen sucht.



In [ ]:

    
x = torch.tensor([1,2,3,4,5]).tag("#fun", "#boston", "#housing").describe("The input datapoints to the boston housing dataset.")
y = torch.tensor([1,2,3,4,5]).tag("#fun", "#boston", "#housing").describe("The input datapoints to the boston housing dataset.")
z = torch.tensor([1,2,3,4,5]).tag("#fun", "#mnist",).describe("The images in the MNIST training dataset.")



In [ ]:

    
x



In [ ]:

    
x = x.send(bob)
y = y.send(bob)
z = z.send(bob)

# this searches for exact match within a tag or within the description
results = bob.search(["#boston", "#housing"])



In [ ]:

    
results



In [ ]:

    
print(results[0].description)

Teil 3: Virtuelles Netz

Ein Netz ist eine einfache Ansammlung von Helfern, welche Funktionen bereitstellen um bequem einen Datensatz zusammenzustellen.



In [ ]:

    
grid = sy.PrivateGridNetwork(*workers)



In [ ]:

    
results = grid.search("#boston")



In [ ]:

    
boston_data = grid.search("#boston","#data")



In [ ]:

    
boston_target = grid.search("#boston","#target")



In [ ]: