联邦学习开源平台Flower：在移动装备上运行联邦学习
Flower官网：https://flower.ai/官网doc：https://flower.ai/docs/
Flower github：https://github.com/adap/flower
为什么用Flower
Flower可以将预先写好的会合式机器学习代码以联邦学习的方式运行（只需要少量的修改）。并且他可以在windows情况下模拟联邦学习场景，非常适合实验。
Flower开源了很多联邦学习的基线算法的示例，可以轻松入门。
本文主要将一下如何使用Flower，通过对官网给出的quickstart示例，联合其他csdn，给出运行Flower的步调以及在android上运行联邦学习的示例。
Flower安装
Flower安装需要至少python 3.8版本以上，保举使用python 3.10 及以上，本文将使用python 3.8 运行下列的示例。
官网安装教程
创建自己的假造情况：conda
通过anaconda创建假造情况：
conda create -n flwr python=3.8
激活情况
conda activate flwr
直接安装（稳定版）：
pip install flwr
注意：直接pip安装的是flower的稳定版本，与官网的版本可能不同。
查看Flower的安装版本
python -c "import flwr;print(flwr.__version__)"
我安装的1.10.0版本。
背面的示例请移至对应版本的doc官网，详细版本的官网在doc官网的左下角的Versions可以找到
Flower V-1.10.0的doc地址
Flower实例运行（quickstart pytorch和quickstart tensorflow）
quickstart pytorch
代码参考csdn
编写代码
创建两个文件：client.py 和 server.py
client.py：编写客户端运行文件，主要包括传统的机器学习流程代码和Flower客户端类实现。详细如下
# 传统的机器学习流程代码
from collections import OrderedDict
import flwr as fl
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import CIFAR10
from torchvision.transforms import Compose, Normalize, ToTensor
from tqdm import tqdm
DEVICE = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 定义神经网络模型
class Net(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)
def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.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))
return self.fc3(x)
# 定义模型训练流程
def train(net, trainloader, epochs):
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
for _ in range(epochs):
for images, labels in tqdm(trainloader):
optimizer.zero_grad()
criterion(net(images.to(DEVICE)), labels.to(DEVICE)).backward()
optimizer.step()
# 定义模型推理流程
def test(net, testloader):
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
correct, loss = 0, 0.0
with torch.no_grad():
for images, labels in tqdm(testloader):
outputs = net(images.to(DEVICE))
labels = labels.to(DEVICE)
loss += criterion(outputs, labels).item()
correct += (torch.max(outputs.data, 1) == labels).sum().item()
accuracy = correct / len(testloader.dataset)
return loss, accuracy
# 定义数据集的获取
def load_data():
"""Load CIFAR-10 (training and test set)."""
trf = Compose()
trainset = CIFAR10("./data", train=True, download=True, transform=trf)
testset = CIFAR10("./data", train=False, download=True, transform=trf)
return DataLoader(trainset, batch_size=32, shuffle=True), DataLoader(testset)
# 生成模型对象，实际获取训练与测试数据集
net = Net().to(DEVICE)
trainloader, testloader = load_data()
# 客户端类实现
class FlowerClient(fl.client.NumPyClient):
# 获取本地模型对应的参数
def get_parameters(self, config):
return
# 接收模型参数，并更新本地模型
def set_parameters(self, parameters):
params_dict = zip(net.state_dict().keys(), parameters)
state_dict = OrderedDict({k: torch.tensor(v) for k, v in params_dict})
net.load_state_dict(state_dict, strict=True)
# 本地模型训练，会先调用 set_parameters() 基于收到的全局模型参数更新本地模型
def fit(self, parameters, config):
self.set_parameters(parameters)
train(net, trainloader, epochs=1)
return self.get_parameters(config={}), len(trainloader.dataset), {}
# 基于测试数据集进行测试
def evaluate(self, parameters, config):
self.set_parameters(parameters)
loss, accuracy = test(net, testloader)
return loss, len(testloader.dataset), {"accuracy": accuracy}
# 启动 Flower 客户端
fl.client.start_numpy_client(
server_address="127.0.0.1:8080",
client=FlowerClient(),
)
客户端类会继续flwr的NumPyClient类，当服务器选择一个特定的客户端举行训练时，他会通过网络发送训练指令。
这里服务器与客户端在同一个主机上运行，因此server_address就可以用本地回环地址127.0.0.1，FL服务器默认端口使用8080。如果服务器和客户端不是同一台主机，则可以使用真实的IP地址。
server.py：
from typing import List, Tuple
import flwr as fl
from flwr.common import Metrics
# 定义指标聚合方法
def weighted_average(metrics: List]) -> Metrics:
accuracies = for num_examples, m in metrics]
examples =
return {"accuracy": sum(accuracies) / sum(examples)}
# 定义模型聚合策略
strategy = fl.server.strategy.FedAvg(evaluate_metrics_aggregation_fn=weighted_average)
# 启动 Flower 服务端
fl.server.start_server(
server_address="0.0.0.0:8080", # 服务器地址
config=fl.server.ServerConfig(num_rounds=3),
strategy=strategy,
)
在服务器代码中界说聚合策略。
运行python文件
先进入文件地点的文件夹，并激活假造情况。
直接运行server.py
python server.py
重新打开一个终端运行client.py
python client.py
服务器默认最少的客户端数量是2，所以要运行两个client才能举行联邦学习训练。
（重新打开一个终端，再运行一次client.py / 一共三个终端）
运行效果
server
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/649f07cf83754355b739199754810e48.png
clinet1
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/003cb9b622314b1fb2d2006d6f95c93b.png
client2
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/ff078d8625cd49ae9927a8d626f357f6.png
quickstart tensorflow
与quickstart pytorch雷同，创建两个python文件：client.py和server.py，代码参考官网给出的代码，但需要轻微调解一下。
client.py：需要注意的是server的地址，可以用上面谁人地址
import flwr as fl
import tensorflow as tf
# 加载数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()
# 加载模型，10分类模型MobilNetV2
model = tf.keras.applications.MobileNetV2((32, 32, 3), classes=10, weights=None)
model.compile("adam", "sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
# 定义client类，也就是flower客户端
class CifarClient(fl.client.NumPyClient):
def get_parameters(self, config):
return model.get_weights()
def fit(self, parameters, config):
model.set_weights(parameters)
model.fit(x_train, y_train, epochs=1, batch_size=32, steps_per_epoch=3)
return model.get_weights(), len(x_train), {}
def evaluate(self, parameters, config):
model.set_weights(parameters)
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
return loss, len(x_test), {"accuracy": float(accuracy)}
fl.client.start_client(server_address="127.0.0.1:8080", client=CifarClient().to_client()) # 启动flower客户端
server.py：注意server的地址
import flwr as fl
if __name__ == '__main__':
fl.server.start_server(server_address="0.0.0.0:8080", config=fl.server.ServerConfig(num_rounds=3)) # 启动flower服务器
如果按照官网里的谁人地址，我运行会报错，显示连接不到地址。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/60e1cf31dd764705af28980d41cb281e.png
运行效果
server
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/8e07c67c38244bea8a0ff8bc427a63d5.png
client1
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/8eaffe1b1b454c3483fa7afb39d154a1.png
client2
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/1afa3107de2c445fa0568a543cf60c79.png
Flower实例运行（quickstart android）
github官网安卓示例
在安卓客户端上使用TFLite举行CIFAR10的联邦学习，将CIFAR-10数据集随机分配给10个客户端，服务器用python运行，客户端运行在安卓上。背景线程是通过安卓的WorkManager库建立的，因此它可以在8到13的安卓版本上运行。
起首需要有安卓假造机，可以下载android studio，本文将不在赘述。
下载源码：从github上下载example里的源码。源码里有示例的apk文件，需要先把这个apk文件下载下来（注册个账号，直接下载到本地）
https://www.dropbox.com/s/ii0vwrjrpupifiv/flower-client.apk?dl=0
源码中需要最少四个android装备才能运行联邦学习，当然，这个可以在server.py文件中更改（我的主机运行不了那么多假造装备，所以就测试2个），详细如下：
min_fit_clients=2, # 根据自己需要更改最少客户端
min_evaluate_clients=2,
min_available_clients=2,
创建两个Android studio假造装备，打开这两个装备，将刚下载的apk文件拖拽到假造机里，假造机会自动下载apk应用。下载完会有一个flower的应用，点开如下图所示：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/91b109fdfdbb4868915682b03b3e609d.png
在假造机app里输入client id，server IP / port
server.py代码里的id是0.0.0.0：8080，这里就输入真实的ip就行了，Port就是8080
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/5483afb3ecc74570b58f0bb55e222073.png
激活假造情况并下载依赖项：
pip install -r requirements.txt
运行服务器：
python server.py
依次点击假造装备app里的三个黄色按钮
运行效果：
server
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/3a6bc098640142c49f1386b58f1207dc.png
client1
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/9b15d582c1624ab2b143b603e8cbcfc8.png
client2
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/6d974ae904a144809bc3d413bd77a44d.png
我目前只能运行apk已有的示例，examples里的android项目没有搭建成功
在Android studio中构建案例中的android的情况时，报错了：无法找到依赖项TFLite；位置在app文件夹下的build.gradle里
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/4d1d5b9c685449f69f3dcf4eb0223828.png
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