FlexiFed实验初学者学生复制品- FlexiFed留级生.zip

# FlexiFed-repeat-student 2023-7月，FlexiFed联邦学习实验复现源码-更新中 论文原文：[3543507.3583347](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3543507.3583347) 复现实验作者：周臻鹏 HUST-iot2001 [查看运行方式](#jump) ## 实验说明 本仓库复现了论文"FlexiFed: Personalized Federated Learning for Edge Clients with Heterogeneous Model Architectures"中Table1部分的实验结果 ## 配置 ### 硬件环境 - GPU RTX 3080 10G - CPU 12核 - 40G内存 ### 软件环境 - ubuntu==9.4.1 - jupyter lab - torch=1.11.0+cu113 - torchvision=0.12.0+cu113 - python==3.8 - h5py=3.9.0 - librosa=0.10.0.post2 - matplotlib=3.5.2 ## 实验对象 ### 数据集 - 图像-CIFAR-10 - 图像CINIC-10 - 音频-Speech_Commands - 文本-Ag News ### 模型 - VGG Family - ResNet Family - CharCNN Family - VDCNN Family ### FlexiFed框架 - Basic-Common - Clustered-Common - Max-Common ## 实验运行方式<span id="jump"></span> 参考仓库目录结构如下图,按步骤运行: - 根据requirements.txt下载所需模块 - 下载所需数据集到本地 - 运行fed-main.py,通过运行目录名判断当前训练的数据集,模型和聚合方法 - 运行完成之后,得到table.txt用于绘图 - 将运行目录作为输入运行view_results/drawer.py,得到acc曲线图像 - 可以在三种策略均训练完成之后运行drawer_compare.py比较不同方法之间的效果差异 ### 目录结构 FlexiFed-repeat-student</br> │ README.md</br> │ 目录结构.txt</br> │ ├─FlexiFed-main</br> │ │ fed-main.py</br> │ │ requirements.txt</br> │ │ utils.py</br> │ │ 任务说明.txt</br> │ │ │ ├─datasets</br> │ │ deldataset.py</br> │ │ │ ├─model_family</br> │ │ CharCNN.py</br> │ │ ResNet.py</br> │ │ VDCNN.py</br> │ │ vgg.py</br> │ │ │ └─view_results</br> │ drawer.py</br> │ drawer_compare.py</br> │ view_model.py</br> │ └─数据&报告</br> &emsp;FlexiFed 实验复现结果数据汇总.xlsx</br> &emsp;FlexiFed 实验复现结果曲线图汇总.pdf</br> &emsp;实验结果曲线图汇总-8.1.pdf</br> &emsp;生产实习汇报小结-7.3-7.13-周臻鹏.pdf</br> &emsp;生产实习汇报小结-第二、三周-周臻鹏.pdf</br> &emsp;生产实习汇报小结-第四周&总结-周臻鹏.docx</br> &emsp;生产实习汇报小结-第四周&总结-周臻鹏.pdf</br> &emsp;第三周实验复现结果曲线图汇总-共12项.pdf</br>