NumPyClient¶

class NumPyClient[소스]¶

기반 클래스: ABC

NumPy를 사용하는 Flower 클라이언트를 위한 추상 베이스 클래스입니다.

메소드

`evaluate`(parameters, config)	로컬로 보유한 데이터 세트를 사용하여 제공된 매개변수를 평가합니다.
`fit`(parameters, config)	로컬로 보유한 데이터 세트를 사용하여 제공된 파라미터를 학습합니다.
`get_parameters`(config)	현재 로컬 모델 파라미터를 반환합니다.
`get_properties`(config)	클라이언트의 속성 집합을 반환합니다.
`to_client`()	객체를 클라이언트 유형으로 변환하고 반환합니다.

로컬로 보유한 데이터 세트를 사용하여 제공된 매개변수를 평가합니다.

매개변수:

parameters (NDArrays) – 현재(전역) 모델 매개변수입니다.
config (Dict[str, Scalar]) – 서버가 클라이언트의 평가에 영향을 줄 수 있는 구성 매개변수입니다. 예를 들어 평가에 사용되는 예제 수에 영향을 주기 위해 서버에서 클라이언트로 임의의 값을 전달하는 데 사용할 수 있습니다.

반환:

loss (float) – 로컬 데이터 세트에서 모델의 평가 손실입니다.
num_examples (int) - 평가에 사용된 예제 수입니다.
metrics (Dict[str, Scalar]) - 임의의 문자열 키를 bool, bytes, float, int 또는 str 타입의 값에 매핑하는 dictionary입니다. 임의의 값을 서버에 다시 전달하는 데 사용할 수 있습니다.

경고

이전 반환 유형 형식(int, float, float)과 확장 형식(int, float, float, Dict[str, Scalar])은 Flower 0.19부터 더 이상 사용되지 않으며 제거되었습니다.

로컬로 보유한 데이터 세트를 사용하여 제공된 파라미터를 학습합니다.

매개변수:

parameters (NDArrays) – 현재(전역) 모델 매개변수입니다.
config (Dict[str, Scalar]) – 서버가 클라이언트의 훈련에 영향을 줄 수 있는 구성 매개변수입니다. 예를 들어 (로컬) 트레이닝 에포크 수를 설정하는 등 서버에서 클라이언트로 임의의 값을 전달하는 데 사용할 수 있습니다.

반환:

parameters (NDArrays) - 로컬로 업데이트된 모델 파라미터입니다.
num_examples (int) - 트레이닝에 사용된 예제 수입니다.
metrics (Dict[str, Scalar]) - 임의의 문자열 키를 bool, bytes, float, int 또는 str 타입의 값에 매핑하는 dictionary입니다. 임의의 값을 서버에 다시 전달하는 데 사용할 수 있습니다.

get_parameters(config: dict[str, bool | bytes | float | int | str]) → list[ndarray[Any, dtype[Any]]][소스]¶

현재 로컬 모델 파라미터를 반환합니다.

매개변수:: config (Config) – 서버에서 요청한 구성 매개변수입니다. 이는 일부 스칼라 속성과 함께 어떤 매개변수가 필요한지 클라이언트에게 알려주는 데 사용할 수 있습니다.
반환:: parameters – 로컬 모델 파라미터를 NumPy 배열 목록으로 표시합니다.
반환 형식:: NDArrays

클라이언트의 속성 집합을 반환합니다.

매개변수:: config (Config) – 서버에서 요청하는 구성 매개변수입니다. 이는 일부 스칼라 속성과 함께 어떤 속성이 필요한지 클라이언트에게 알려주는 데 사용할 수 있습니다.
반환:: properties – 임의의 문자열 키를 bool, bytes, float, int 또는 str 타입의 값에 매핑하는 dictionary입니다. 임의의 속성 값을 서버에 다시 전달하는 데 사용할 수 있습니다.
반환 형식:: Dict[str, Scalar]