NumPyClient

class NumPyClient

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_context()	이 클라이언트에서 실행 컨텍스트를 가져옵니다.
get_parameters(config)	현재 로컬 모델 파라미터를 반환합니다.
get_properties(config)	클라이언트의 속성 집합을 반환합니다.
set_context(context)	이 클라이언트에 실행 컨텍스트를 적용합니다.
to_client()	객체를 클라이언트 유형으로 변환하고 반환합니다.

속성

context

Getter for Context client attribute.

property context: Context

Getter for Context client attribute.

evaluate(parameters: list[ndarray[Any, dtype[Any]]], config: dict[str, bool | bytes | float | int | str]) → tuple[float, int, dict[str, bool | bytes | float | int | str]]

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.

fit(parameters: list[ndarray[Any, dtype[Any]]], config: dict[str, bool | bytes | float | int | str]) → tuple[list[ndarray[Any, dtype[Any]]], int, dict[str, bool | bytes | float | int | str]]

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_context() → Context

이 클라이언트에서 실행 컨텍스트를 가져옵니다.

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

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

get_properties(config: dict[str, bool | bytes | float | int | str]) → dict[str, bool | bytes | float | int | str]

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]

set_context(context: Context) → None

이 클라이언트에 실행 컨텍스트를 적용합니다.

to_client() → Client

객체를 클라이언트 유형으로 변환하고 반환합니다.