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SSFL-Benchmarking-Semi-supervised-Federated-Learning:对标半监督联合学习
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2021-03-18
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SSFL-半监督联合学习:通过减少模型的梯度多样性来改进半监督联合学习 通过减少模型的梯度多样性来改善半监督联合学习 介绍 该存储库包含实现半监督联合学习的所有必要程序。该代码在具有PyTorch 1.0.0和torchvision 0.2.2的Python 3.7.6上运行。如果您发现该存储库对您的工作有用,请对以下论文进行引用,我们将不胜感激: 用法 请首先将此库克隆到本地系统: git clone https://github.com/jhcknzzm/SSFL-Benchmarking-Semi-supervised-Federated-Learning.git 克隆后,请使用Anaconda安装所有依赖项: conda env create -f environment.yml 要运行主脚本“ train_parallel.py”,需要确定可用GPU的数量。例如,您计算机上的
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SSFL-Benchmarking-Semi-supervised-Federated-Learning-master.zip (79个子文件)
SSFL-Benchmarking-Semi-supervised-Federated-Learning-master
run_svhn.sh 3KB
logs
readme_logs.txt 33B
transform.py 2KB
models
vgg.py 3KB
base.py 746B
resnet_gn.py 4KB
EMNIST_model.py 784B
AlexNet.py 2KB
MLP.py 2KB
__init__.py 159B
wrn.py 3KB
EMNIST_test.py 2KB
cifar.py 4KB
vggnet.py 2KB
resnet9.py 2KB
__pycache__
resnet_ln.cpython-36.pyc 7KB
resnet.cpython-36.pyc 4KB
cifar.cpython-37.pyc 3KB
MLP.cpython-37.pyc 2KB
alexnet.cpython-36.pyc 2KB
vgg.cpython-37.pyc 3KB
wrn.cpython-37.pyc 3KB
EMNIST_model.cpython-36.pyc 1KB
resnet9.cpython-36.pyc 2KB
resnet_ln.cpython-38.pyc 7KB
vggnet.cpython-38.pyc 2KB
resnet9.cpython-38.pyc 2KB
resnet_gn.cpython-36.pyc 4KB
Semi_net.cpython-36.pyc 2KB
vggnet.cpython-37.pyc 2KB
wrn.cpython-38.pyc 3KB
alexnet.cpython-37.pyc 2KB
resnet_gn.cpython-38.pyc 4KB
MLP.cpython-36.pyc 2KB
vggnet.cpython-36.pyc 2KB
__init__.cpython-37.pyc 285B
MLP.cpython-38.pyc 2KB
resnet.cpython-37.pyc 4KB
resnet.cpython-38.pyc 4KB
__init__.cpython-38.pyc 289B
EMNIST_model.cpython-37.pyc 1KB
__init__.cpython-36.pyc 282B
resnet_gn.cpython-37.pyc 4KB
EMNIST_model.cpython-38.pyc 1KB
Semi_net.cpython-38.pyc 2KB
resnet_ln.cpython-37.pyc 7KB
wrn.cpython-36.pyc 3KB
cifar.cpython-36.pyc 3KB
resnet.py 4KB
Semi_net.py 2KB
resnet_ln.py 6KB
utils_v2.py 67KB
utils_v1.py 46KB
LocalSGD.py 10KB
Grad_Diff.py 14KB
util_v4.py 16KB
train_LocalSGD.py 29KB
comm_helpers.py 11KB
dataset
randaugment.py 6KB
__init__.py 30B
cifar.py 19KB
__pycache__
cifar.cpython-37.pyc 10KB
__init__.cpython-37.pyc 229B
randaugment.cpython-36.pyc 7KB
randaugment.cpython-37.pyc 7KB
randaugment.cpython-38.pyc 6KB
cifar.cpython-36.pyc 12KB
cifar.cpython-38.pyc 11KB
stl10_input.py 6KB
LICENSE 1KB
README.md 5KB
Run_Exper.sh 74B
run_emnist.sh 5KB
Plot_grad_diversity.py 8KB
run_cifar10.sh 6KB
readme.md 4KB
environment.yaml 9KB
train_parallel.py 10KB
Grad_Diff.sh 2KB
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