Py之fedjax：fedjax的简介、安装、使用方法之详细攻略

目录

fedjax的简介

fedjax的安装

fedjax的使用方法

1、基础案例

fedjax的简介

         FedJAX是一个基于jax的开源库，用于联邦学习模拟，强调研究中的易用性。凭借其用于实现联邦学习算法、预打包数据集、模型和算法的简单原语以及快速的模拟速度，federax旨在使研究人员更快、更容易地开发和评估联邦算法。FedJAX在加速器(GPU和TPU)上不需要太多额外的工作。更多的细节和基准可以在我们的论文中找到。

GitHub官方：GitHub - coasxu/fedjax: FedJAX is a JAX-based open source library for Federated Learning simulations that emphasizes ease-of-use in research.

fedjax的安装

pip install fedjax

fedjax的使用方法

1、基础案例

import jax
import jax.numpy as jnp
import fedjax

# {'client_id': client_dataset}.
federated_data = fedjax.FederatedData()
# Initialize model parameters.
server_params = jnp.array(0.5)
# Mean squared error.
mse_loss = lambda params, batch: jnp.mean(
        (jnp.dot(batch['x'], params) - batch['y'])**2)
# jax.jit for XLA and jax.grad for autograd.
grad_fn = jax.jit(jax.grad(mse_loss))