【FL实战】Flower框架学习

最新推荐文章于 2025-04-03 18:37:42 发布
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一、References

flwr api-docs
本篇博客主要记录flwr中主要使用到的api备忘。

二、API

2.1 Client抽象类

class flwr.client.NumpyClient

Abstract base class for Flower clients using NumPy.
继承该类要实现以下几个函数：

  1. evaluate(parameters, config)：在本地数据集上评估给定模型

    参数：

    parameters config
    现有的全局模型的参数 dict形式，配置参数，可用于从Server端向Client端传任意值

    返回：

    lo
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python | flower，一个强大的 Python 库！
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随着机器学习模型应用的增长，联邦学习（Federated Learning，FL）逐渐成为一个重要方向。联邦学习允许多个客户端在不共享原始数据的情况下协同训练模型，从而保护隐私并提升训练效率。Flower 是一个开源的联邦学习框架，支持用户快速构建和部署联邦学习系统。无论是研究原型还是生产环境，Flower 都提供了丰富的功能，帮助开发者解决数据分布不均、隐私保护和高效训练等问题。
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