Bulyan#

class Bulyan(*, fraction_fit: float = 1.0, fraction_evaluate: float = 1.0, min_fit_clients: int = 2, min_evaluate_clients: int = 2, min_available_clients: int = 2, num_malicious_clients: int = 0, evaluate_fn: ~typing.Callable[[int, ~typing.List[~numpy.ndarray[~typing.Any, ~numpy.dtype[~typing.Any]]], ~typing.Dict[str, bool | bytes | float | int | str]], ~typing.Tuple[float, ~typing.Dict[str, bool | bytes | float | int | str]] | None] | None = None, on_fit_config_fn: ~typing.Callable[[int], ~typing.Dict[str, bool | bytes | float | int | str]] | None = None, on_evaluate_config_fn: ~typing.Callable[[int], ~typing.Dict[str, bool | bytes | float | int | str]] | None = None, accept_failures: bool = True, initial_parameters: ~flwr.common.typing.Parameters | None = None, fit_metrics_aggregation_fn: ~typing.Callable[[~typing.List[~typing.Tuple[int, ~typing.Dict[str, bool | bytes | float | int | str]]]], ~typing.Dict[str, bool | bytes | float | int | str]] | None = None, evaluate_metrics_aggregation_fn: ~typing.Callable[[~typing.List[~typing.Tuple[int, ~typing.Dict[str, bool | bytes | float | int | str]]]], ~typing.Dict[str, bool | bytes | float | int | str]] | None = None, first_aggregation_rule: ~typing.Callable = <function aggregate_krum>, **aggregation_rule_kwargs: ~typing.Any)[源代码]#

基类：FedAvg

Bulyan 策略。

实施基于 https://arxiv.org/abs/1802.07927。

参数:

  • fraction_fit (float, optional) -- 训练期间使用客户的比例。默认为 1.0。

  • fraction_evaluate (float, optional) -- 验证过程中使用的客户端比例。默认为 1.0。

  • min_fit_clients (int, optional) -- 训练期间使用的最少客户数。默认为 2。

  • min_evaluate_clients (int, optional) -- 验证过程中使用的最少客户端数量。默认为 2。

  • min_available_clients (int, optional) -- 系统中客户总数的最小值。默认为 2。

  • num_malicious_clients (int, optional) -- 系统中恶意客户端的数量。默认为 0。

  • evaluate_fn (Optional[Callable[[int, NDArrays, Dict[str, Scalar]], Optional[Tuple[float, Dict[str, Scalar]]]]]) -- 用于验证的可选函数。默认为 "无"。

  • on_fit_config_fn (Callable[[int], Dict[str, Scalar]], optional) -- 用于配置训练的功能。默认为 "无"。

  • on_evaluate_config_fn (Callable[[int], Dict[str, Scalar]], optional) -- 用于配置验证的函数。默认为 "无"。

  • accept_failures (bool, optional) -- 是否接受包含失败的轮。默认为 True。

  • initial_parameters (Parameters, optional) -- 初始全局模型参数。

  • first_aggregation_rule (Callable) -- Byzantine弹性聚合规则，用作 Bulyan 的第一步（如 Krum）

  • **aggregation_rule_kwargs (Any) -- 第一聚类规则的参数

Methods

aggregate_evaluate(server_round, results, ...)

采用加权平均法计算评估损失总额。

aggregate_fit(server_round, results, failures)

使用 Bulyan 技术汇总拟合结果。

configure_evaluate(server_round, parameters, ...)

配置下一轮评估。

configure_fit(server_round, parameters, ...)

配置下一轮训练。

evaluate(server_round, parameters)

使用评估函数评估模型参数。

initialize_parameters(client_manager)

初始化全局模型参数。

num_evaluation_clients(num_available_clients)

使用部分可用客户进行评估。

num_fit_clients(num_available_clients)

返回样本大小和所需的可用客户数量。
aggregate_evaluate(server_round: int, results: List[Tuple[ClientProxy, EvaluateRes]], failures: List[Tuple[ClientProxy, EvaluateRes] | BaseException]) → Tuple[float | None, Dict[str, bool | bytes | float | int | str]]#

采用加权平均法计算评估损失总额。

aggregate_fit(server_round: int, results: List[Tuple[ClientProxy, FitRes]], failures: List[Tuple[ClientProxy, FitRes] | BaseException]) → Tuple[Parameters | None, Dict[str, bool | bytes | float | int | str]][源代码]#

使用 Bulyan 技术汇总拟合结果。

configure_evaluate(server_round: int, parameters: Parameters, client_manager: ClientManager) → List[Tuple[ClientProxy, EvaluateIns]]#

配置下一轮评估。

configure_fit(server_round: int, parameters: Parameters, client_manager: ClientManager) → List[Tuple[ClientProxy, FitIns]]#

配置下一轮训练。

evaluate(server_round: int, parameters: Parameters) → Tuple[float, Dict[str, bool | bytes | float | int | str]] | None#

使用评估函数评估模型参数。

initialize_parameters(client_manager: ClientManager) → Parameters | None#

初始化全局模型参数。

num_evaluation_clients(num_available_clients: int) → Tuple[int, int]#

使用部分可用客户进行评估。

num_fit_clients(num_available_clients: int) → Tuple[int, int]#

返回样本大小和所需的可用客户数量。