基于PyTorch的联邦学习开源框架FedLab：加速FL算法验证

最新推荐文章于 2025-11-13 06:54:50 发布
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#pytorch #机器学习 #人工智能

FedLab是一个灵活的联邦学习框架，旨在简化研究者在实验室环境中实现和验证联邦学习算法的过程。它提供了通信、压缩、模型优化和数据切分等模块，使用户能够快速搭建联邦学习实验。FedLab还包含了一些基准算法的实现，适合联邦学习初学者和研究者使用。项目已在GitHub上开源，团队计划进一步完善FL+NLP的接口和模块，欢迎社区参与贡献。

FedLab-logo

文章目录

FL框架调研

近两年来联邦学习federated learning（FL）非常火热，也有很多开源的联邦学习框架。

  • 微众银行的FATE
    • FATE文档
    • 覆盖横向、纵向、迁移联邦学习；实现了样本安全匹配，样本切分、特征处理和筛选、LR/XGB/DNN等常用算法，模型评估与评分卡，模型预测（serving），联邦推荐等；文档丰富
    • 工业级框架，比较繁重，上手比较困难，不易于实验室环境部署
  • OpenMind的PySyft: 由openmind大力推广，PySyft 在主要深度学习框架（如 PyTorch 和 TensorFlow）中使用联邦学习、差分隐私和加密计算（如多方计算 (MPC) 和同态加密 (HE)）将私有数据与模型训练分离。更偏重加密与安全计算
  • LatticeX Foundation的Rosetta: 基于TensorFlow的隐私计算框架，陆续集成密码学、联邦学习和可信执行环境等主流的隐私计算技术，偏向密码学以及安全计算
  • 百度的PaddleFL： 基于PaddlePaddle的开源联邦学习框架。用PaddleFL在大规模分布式集群中部署联邦学习系统很容易。PaddleFL提供很多联邦学习策略及其在计算机视觉、自然语言处理、推荐算法等领域的应用。此外，PaddleFL还将
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PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
盼小辉丶的博客
05-28 9万+
在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
PyTorch深度学习实战（3）——使用PyTorch构建神经网络
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PyTorch 是一个用于构建深度神经网络的库，具有灵活性和可扩展性，可以轻松自定义模型。在本节中，我们将使用 PyTorch 库构建神经网络，利用张量对象操作和梯度值计算更新网络权重，并利用 Sequential 类简化网络构建过程，最后还介绍了如何使用 save、load 方法保存和加载模型，以节省模型训练时间。
联邦学习框架Federated-Learning-PyTorch 研读报告
weixin_64123373的博客
08-30 395
Federated-Learning-PyTorch是github上1K+star的联邦学习框架，被誉为联邦学习框架的开山之作
PyTorch 实现联邦学习FedAvg （详解）
11-16
FedAvg是一种分布式框架，允许多个用户同时训练一个机器学习模型。在训练过程中并不需要上传任何私有的数据到服务器。本地用户负责训练本地数据得到本地模型，中心服务器负责加权聚合本地模型，得到全局模型，经过多轮迭代后最终得到一个趋近于集中式机器学习结果的模型，有效地降低了传统机器学习源数据聚合带来的许多隐私风险。
Flower 1.18.0 版本发布：联邦学习框架的重大更新 [特殊字符]
最新发布
gitblog_00790的博客
11-13 398
Flower 1.18.0 版本正式发布，这是联邦学习领域的一个重要里程碑！Flower 是一个友好的联邦学习框架，致力于让分布式机器学习变得更加简单和高效。本次更新带来了多项重要改进和新功能，为开发者和研究人员提供了更强大的工具来构建隐私保护的机器学习应用。 ## ✨ 核心更新亮点 ### 项目结构重构 Flower 1.18.0 对项目结构进行了重大重构，采用了更加模块化和可扩展的设计。新
pytorch-federated-learning:分散式深度学习模拟器
05-04
DDL模拟器 分散式深度学习模拟器。 基准线 python src/net.py 跑步 python src/main.py
基于PyTorch实现联邦学习的基本算法FedAvg
KI的博客
02-15 6954
基于PyTorch实现联邦学习的基本算法FedAvg
仅使用PyTorch就可以完成联邦学习
weixin_41815347的博客
04-02 1080
联邦学习是一种分布式机器学习方法，它允许多个设备或服务器在保持数据隐私的前提下共同训练一个模型。在联邦学习中，模型的更新（而不是原始数据）在设备间共享。每个参与者使用自己的数据训练模型，然后仅将模型的更新（参数）发送到中心服务器。中心服务器聚合这些更新，更新全局模型，然后将更新后的模型发送回各参与者。这个过程循环进行，直到模型收敛。在当前的数据驱动时代，联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习方法，凭借其保护数据隐私和安全的特性受到了广泛关注。
Python深度学习实践-基于PyTorch--深度学习框架
2201_75891968的博客
03-07 2162
深度学习框架是一种用于构建、训练和部署深度神经网络模型的工具集合。它提供了丰富的函数和工具，使开发者能够方便地创建、调整和优化神经网络模型。前常用的深度学习框架有PyTorch、Theano、TensorFlow、Keras、Caffe、MXNet、CNTK、PaddlePaddle。计算图构建：深度学习框架允许用户通过声明式的方式定义计算图，这是一系列相互连接的运算操作，用于表示神经网络的结构和数据流。自动微分：自动微分功能可以自动计算梯度，这对于训练神经网络至关重要，因为它使得权重更新变得自动化。
PyTorch:开源机器学习框架-开源
04-28
PyTorch是一个Python软件包，可提供Tensor计算（如NumPy），并具有强大的GPU加速能力和基于磁带的autograd系统构建的深度神经网络。 该项目可实现快速，灵活的实验和高效的生产。 PyTorch由Torch（Tensor库），torch...
如何编写联邦学习训练框架——Pytorch实现
volcan的博客
07-09 2547
联邦学习代码 pytorch实现
重磅资源！PyTorch的福音，用PyTorch 1.0进行教学的免费深度学习课程，来自idiap和瑞士洛桑联邦理工学院...
AI公园
12-20 317
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”编译：ronghuaiyang前戏好东西就是要拿来分享的，今天给大家介绍一个非常好的免费深度学习的课程，该课程是...
探索未来智能：PyTorch实现的联邦学习库
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06-08 420
探索未来智能：PyTorch实现的联邦学习库 在这个数据隐私日益重要的时代，联邦学习（Federated Learning）作为一种创新的机器学习模式，允许设备在不共享数据的情况下进行协作学习。现在，一个全新的、功能强大的PyTorch联邦学习实现库等待你的探索！ 项目简介 名为“Federated Learning in PyTorch”的开源项目，专为研究目的而设计，提供了多种联邦学习算法的实...
【亲测免费】 PyTorch 实现联邦学习 FedAvg（详解）
gitblog_09789的博客
09-07 539
PyTorch 实现联邦学习 FedAvg（详解） 【下载地址】PyTorch实现联邦学习FedAvg详解 本资源文件提供了一个基于 PyTorch 实现的联邦学习（Federated Learning）框架，具体实现为 FedAvg 算法。FedAvg 是一种分布式机器学习框架，允许多个用户（客户端）在本地数据上训练模...
【亲测免费】 基于PyTorch的联邦学习库：Federated-Learning-PyTorch
gitblog_00071的博客
04-09 618
是一个开源项目，旨在为开发者和研究人员提供一套基于Python和PyTorch实现的联邦学习（Federated Learning）框架。联邦学习是一种新兴的人工智能训练方法，它允许在保护数据隐私的前提下进行模型协作与优化。这个库提供了丰富的示例代码和工具，帮助用户快速理解和应用联邦学习到实际项目中。 ## 技术分析 该项目的核心是实现了PyTorch中的联邦学习算法，包括但不限于： 1. ...
推荐使用：PyTorch Federated Learning 框架
gitblog_00015的博客
06-09 962
推荐使用：PyTorch Federated Learning 框架 pytorch_federated_learning项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch_federated_learning 在当前数据隐私和安全问题日益凸显的时代背景下，PyTorch-Federated-Learning 是一个值得尝试的开源项目，它为开发者提...
联邦学习框架Flower-快速入门（PyTorch）
xiaoyan9538的博客
05-09 6097
在本教程中，我们将学习如何使用 Flower 和 PyTorch 在 CIFAR10 上训练卷积神经网络首先，建议创建一个虚拟环境并在其中运行所有内容。我们的示例由一台服务器和两个具有相同模型的客户端组成。客户端负责根据其本地数据集为模型生成单独的权重更新。然后将这些更新发送到服务器，服务器将聚合它们以生成更好的模型。最后，服务器将此改进版本的模型发送回每个客户端。权重更新的完整周期称为回合。现在我们对正在发生的事情有了大致的了解，让我们开始吧。我们首先需要安装 Flower。
深度学习/联邦学习随笔一PyTorch基础知识
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05-10 475
PyTorch基础知识
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