基于Torch的联邦学习文本分类案例

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2023-09-30 21:58 106阅读 0赞

#### 基于Torch的联邦学习文本 ####

以下是一个基于Torch的联邦学习文本分类案例：

假设我们有两个参与方（客户端），每个客户端都有一个本地的文本数据集。我们的目标是训练一个文本分类器，使其能够在两个客户端的数据集上进行分类，并在不共享数据的情况下联合学习。为了实现这一目标，我们将使用联邦学习算法。

首先，我们将定义一个用于文本分类的模型。我们将使用一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，该模型接收单词嵌入作为输入并输出分类结果。分类案例)

import torch
    import torch.nn as nn
    
    class TextCNN(nn.Module):
        def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, num_classes):
            super(TextCNN, self).__init__()
            self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
            self.conv1 = nn.Conv2d(1, 128, (3, embedding_dim))
            self.conv2 = nn.Conv2d(1, 128, (4, embedding_dim))
            self.conv3 = nn.Conv2d(1, 128, (5, embedding_dim))
            self.fc = nn.Linear(384, num_classes)
    
        def forward(self, x):
            x = self.embedding(x)
            x = x.unsqueeze(1)
            x1 = F.relu(self.conv1(x))
            x2 = F.relu(self.conv2(x))
            x3 = F.relu(self.conv3(x))
            x1 = F.max_pool2d(x1, (x1.shape[2], 1))
            x2 = F.max_pool2d(x2, (x2.shape[2], 1))
            x3 = F.max_pool2d(x3, (x3.shape[2], 1))
            x = torch.cat((x1, x2, x3), -1)
            x = x.view(-1, 384)
            x = self.fc(x)
            return x

接下来，我们将定义用于训练和测试模型的函数。

import torch.nn.functional as F
    
    def train(model, optimizer, criterion, dataloader):
        model.train()
        for batch_idx, (data, target) in enumerate(dataloader):
            optimizer.zero_grad()
            output = model(data)
            loss = criterion(output, target)
            loss.backward()
            optimizer.step()
    
    def test(model, dataloader):
        model.eval()
        test_loss = 0
        correct = 0
        with torch.no_grad():
            for data, target in dataloader:
                output = model(data)
                test_loss += F.cross_entropy(output, target, reduction='sum').item()
                pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
                correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
        test_loss /= len(dataloader.dataset)
        accuracy = 100. * correct / len(dataloader.dataset)
        return test_loss, accuracy

现在我们可以定义主要的训练和测试过程。在这个过程中，我们将使用PySyft库来模拟联邦学习环境。

import syft as sy
    
    hook = sy.TorchHook(torch)
    
    
    # 创建两个虚拟客户端
    bob = sy.VirtualWorker(hook, id="bob")
    alice = sy.VirtualWorker(hook, id="alice")
    # 创建一个虚拟工人
    crypto_prov = sy.VirtualWorker(hook, id="crypto_prov")

现在，我们将加载每个客户端的本地数据集并将其转换为Torch张量。我们还将使用Syft将这些张量发送到对应的客户端。

# 在bob上加载本地数据
    bob_data = ...
    bob_targets = ...
    bob_data_ptr = bob_data.send(bob)
    bob_targets_ptr = bob_targets.send(bob)
    
    # 在alice上加载本地数据
    alice_data = ...
    alice_targets = ...
    alice_data_ptr = alice_data.send(alice)
    alice_targets_ptr = alice_targets.send(alice)

现在我们可以初始化模型并在两个客户端上进行训练。在每个轮次结束时，我们将使用Federated Average算法将模型参数加权平均。我们还将使用Federated Learning过程来加密模型参数，以确保不会泄漏客户端数据。

# 初始化模型
    vocab_size = ...
    embedding_dim = ...
    num_classes = ...
    model = TextCNN(vocab_size, embedding_dim, num_classes)
    
    # 设置优化器和损失函数
    optimizer = ...
    criterion = ...
    
    # 定义每个客户端的批处理大小
    bob_batch_size = ...
    alice_batch_size = ...
    
    # 训练循环
    for epoch in range(num_epochs):
        # 将模型发送给客户端
        model_ptr = model.send(bob, alice)
        
        # 在每个客户端上进行训练
        bob_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(bob_data_ptr, batch_size=bob_batch_size)
        alice_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(alice_data_ptr, batch_size=alice_batch_size)
        train(model_ptr, optimizer, criterion, bob_dataloader)
        train(model_ptr, optimizer, criterion, alice_dataloader)
        
        # 将模型参数加权平均
        model_ptr0, model_ptr1 = model_ptr[0], model_ptr[1]
        model_ptr0.move(crypto_prov)
        model_ptr1.move(crypto_prov)
        avg_model_ptr = ((model_ptr0 * 0.5) + (model_ptr1 * 0.5)).move(bob)
    
        # 在测试集上评估模型
        test_data = ...
        test_targets = ...
        test_data_ptr = test_data.send(bob, alice)
        test_targets_ptr = test_targets.send(bob, alice)
        test_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(test_data_ptr, batch_size=test_batch_size)
        test_loss, accuracy = test(avg_model_ptr, test_dataloader)
        print("Epoch {}: Test loss: {}, Accuracy: {}".format(epoch, test_loss, accuracy))

最后，我们将从虚拟工人中获取加权平均模型的最终参数，并在本地对其进行评估。首先，我们需要将模型指针移动到虚拟工人上。

avg_model_ptr.move(crypto_prov)

然后，我们可以使用`.get()`方法从虚拟工人中检索模型参数并在本地对其进行评估。

avg_model = avg_model_ptr.get()
    test_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size=test_batch_size)
    test_loss, accuracy = test(avg_model, test_dataloader)
    print("Final Test Loss: {}, Accuracy: {}".format(test_loss, accuracy))

这样，我们就成功地完成了一个基本的联邦学习案例，使用PySyft模拟了一个简单的文本分类任务。这个例子还有很多可以改进的地方，比如增加参与方、改进加密技术等。