关于标签反转攻击的一些代码说明

怎么能不爱学习呢

于 2022-06-17 12:14:50 发布

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本文介绍如何从列表中提取含有'weight'关键字的字典元素，并利用这些权重计算神经网络训练参数间的欧氏距离，以确定客户端的最近邻居。示例代码展示了如何处理包含多个客户端参数的数据结构。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

如下：parameters是一个列表，其中，列表中的每个元素都是以字典的形式存在。

如果想要把parameters中的字典的键中包含weight的内容复制到另一个列表中，列表中的元素仍然以字典的形式存在，可以这样写：

parameters = [{"1.0weight":[1,1,1],"1.0bias":2,"1.1weight":[11,11,11],"1.0bias":4,"2.1weight":[111,111,111],"2.1bias":6},
              {"1.0weight":[2,2,2],"1.0bias":22,"1.1weight":[22,22,22],"1.0bias":44,"2.1weight":[222,222,222],"2.1bias":66},
              {"1.0weight":[3,3,3],"1.0bias":222,"1.1weight":[33,33,33],"1.0bias":444,"2.1weight":[333,333,333],"2.1bias":666}]
client_list = []#定义空列表

for param in parameters:#每个param是字典的形式
    client = {}  # 定义空字典
    #print("param",param)
    for key in param.keys():#每个key是1.0weight、1.0bias等这样的形式
        if 'weight' in key:
            client[str(key)] = param[str(key)]  # 将clients中包含weight的键对