FedLearner 项目启动与配置教程

FedLearner 项目启动与配置教程

fedlearner A multi-party collaborative machine learning framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/fedlearner

1. 项目目录结构及介绍

FedLearner 是一个由字节跳动开源的联邦学习框架。以下是项目的目录结构及简要介绍：

• ./: 项目根目录
• ./docs: 包含项目文档
• ./examples: 包含示例代码，用于演示如何使用 FedLearner
• ./scripts: 包含一些辅助脚本，如数据预处理和模型训练脚本
• ./tests: 包含单元测试和集成测试代码
• ./third_party: 可能包含第三方依赖库或工具
• ./torch_federated: 包含 FedLearner 的核心实现，基于 PyTorch
• ./tools: 包含项目构建和部署的工具脚本

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于 ./scripts 或 ./examples 目录下。以下是启动文件的一般介绍：

• run.sh: 一个shell脚本，用于启动 FedLearner 的训练或推理流程。
• train.py: 一个 Python 脚本，用于启动模型训练过程。
• infer.py: 一个 Python 脚本，用于启动模型推理过程。

启动文件会调用 FedLearner 的 API，加载配置文件，并执行相应的操作。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常为 YAML 或 JSON 格式，位于 ./config 目录下。以下是配置文件的一般介绍：

• config.yaml: 包含了模型训练和推理所需的所有配置信息，如数据集路径、模型结构、训练参数等。
• default_config.yaml: 包含了默认配置设置，可以作为自定义配置的起点。
• infer_config.yaml: 特定于模型推理的配置文件。

配置文件示例：

# config.yaml
model:
  type: "NeuralNetwork"
  params:
    layers: [64, 64, 1]
    activation: "relu"

data:
  train_dataset_path: "/path/to/train/dataset"
  val_dataset_path: "/path/to/validation/dataset"

train:
  batch_size: 32
  epochs: 10
  learning_rate: 0.01

在启动项目前，需要确保配置文件正确填写，并放置在正确的位置。启动脚本会读取这些配置文件来初始化和运行 FedLearner。

fedlearner A multi-party collaborative machine learning framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/fedlearner