机器学习【01】相关环境的安装
学习实例
参考资料：联邦学习实战{杨强}https://book.douban.com/subject/35436587/
项目地址：https://github.com/FederatedAI/Practicing-Federated-Learning/tree/main/chapter03_Python_image_classification
一、环境准备
GPU安装CUDA、cuDNN
python3.7、PyTorch
数据集选择：CIFAR10
模型：ResNet-18
实验基本流程
基本的流程：
1服务器按配置生成初始化模型，客户端按照顺序将数据集横向不重叠切割
2服务器将全局模型发送给客户端
3客户端接收全局模型（来自服务器）通过本地多次迭代计算本地参数差值返回给服务器
4服务器聚合各个客户端差值更新模型，再评估当前模型性能
5如果性能未达标，则重复2过程，否则结束
二、环境安装【服务器conda安装】
激活虚拟环境
安装需要的库
conda install torchvision
conda install torch
三、项目创建【pycharm进行debug】
新建项目
项目设置
四、项目运行及结果分析【pycharm】
这里设置参数可以直接右键运行（或者在项目所在文件下使用命令行 python main.py -c -c ./utils/conf.json）
运行结果
五、代码分析
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