AIoT-Lab-BKAI / LongND-FL-Parallel-Computing

LongND-FL-Parallel-Computing

Data

• Dữ liệu train và test được download tự động từ torchvision datasets.
• Thực nghiệm trên dữ liệu Mnist

Run

python python train_SGD.py

Options

Giá trị tham số được lấy trong options.py. Chi tiết một số tham số:

• --num_rounds Default: 1. Số round của huấn luyện.
• --num_clients: Default: 1000. Tổng số client.
• --clients_per_round Default: 4. Số client được chọn để tham gia train mỗi round.
• --drop_percent Default: 0.1. Tỷ lệ client được chọn không thể tham gia train mỗi round.
• num_samples_per_client Default: 10. Số sample dữ liệu của mỗi client.
• num_class_per_client Default: 2. Số class mà mỗi client có.
• rate_balance Default:0. Tỷ lệ không cân bằng dữ liệu. Số dữ mỗi client có là ((1+(num_class_per_client-1)*rate_balance))*num_samples_per_client
• --path_data_idx Địa chỉ lưu idx dữ liệu của từng client.
• --load_data_idx Default: False. Có tải dữ liệu idx của client đã có sẵn hay không.
• --mu Default:0. Giá trị trọng số µ trong Fedprox loss. FedAvg là trường hợp đặc biệt của FedProx khi µ = 0.

File

• dataset_idx.json Lưu thông tin idx dữ liệu của từng client.
• abi_process Lưu thông tin khả năng tính toán của từng client.
• round.txt Lưu những client được train mỗi round.
• log.json Lưu những thông tin chi tiết trong lúc train.