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flower

用于构建联合学习系统的框架

Flower 是一个高度可定制和可扩展的联邦学习框架,源自牛津大学的研究项目。支持包括 PyTorch、TensorFlow 和 Hugging Face Transformers 在内的多种机器学习框架。Flower 的设计原则包括可定制、可扩展、框架无关和易于理解,旨在为用户提供构建先进联邦学习系统的工具。通过详细的教程和文档,Flower 使联邦学习变得易于上手,并鼓励社区贡献和参与。

Flower:友好的联邦学习框架

Flower是一个用于构建联邦学习系统的开源框架。它由牛津大学的一个研究项目发展而来,旨在为联邦学习研究和应用提供灵活而强大的工具。

设计理念

Flower的设计基于几个核心原则:

  1. 可定制性:联邦学习系统在不同用例中差异很大,Flower允许根据每个用例的需求进行广泛的配置。

  2. 可扩展性:Flower的许多组件可以扩展和重写,以构建新的前沿系统。

  3. 框架无关:Flower可以与任何机器学习框架结合使用,如PyTorch、TensorFlow、Hugging Face等。

  4. 易于理解:Flower的代码注重可维护性,鼓励社区阅读和贡献代码。

主要特性

  • 支持多种机器学习框架,包括PyTorch、TensorFlow、Hugging Face等。
  • 提供丰富的联邦学习策略和算法。
  • 可扩展的客户端和服务器架构。
  • 内置的隐私和安全机制。
  • 支持移动和嵌入式设备。
  • 详细的文档和教程。

教程和学习资源

Flower提供了一系列联邦学习教程,包括:

  • 联邦学习基础知识
  • 使用Flower策略
  • 构建自定义策略
  • 自定义客户端
  • 隐私和安全
  • 扩展联邦学习系统

这些教程以Jupyter Notebook的形式提供,可以在Google Colab中直接运行。

基准实现

Flower Baselines是一个社区贡献的项目集合,复现了多篇重要联邦学习论文中的实验。这为研究人员提供了可靠的基准,方便评估新想法。

示例代码

Flower提供了大量示例代码,展示了与PyTorch、TensorFlow等框架的结合使用,以及在Android、iOS等平台上的应用。

社区

Flower拥有一个活跃的研究人员和工程师社区。它欢迎贡献,并提供Slack频道供交流讨论。

总的来说,Flower是一个功能强大、灵活易用的联邦学习框架,适合研究人员和实践者使用。它为联邦学习的研究和应用提供了坚实的基础。

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