联邦学习FedML伪分布式环境搭建实战

一、硬件环境

虚拟机版本：VMware_16.0.0 

操作系统版本：Ubuntu 18.04.2 LTS（注意内存一定要开到8G以上，不然后面在执行样例时进程会被Killed）

Python版本： 3.7.4

二、下载框架

github地址：https://github.com/FedML-AI/FedML

将整个包下载并解压自己的用户目录

三、开始安装

可以进入到CI-install.sh所在目录直接运行脚本安装(不推荐)

sh CI-install.sh

按照CI-install.sh的步骤一步一步来进行安装，可以理解每一步都干了些什么

安装pyflakes

# install pyflakes to do code error checking
pip3 install pyflakes --cache-dir $HOME/.pip-cache

安装Conda

# Conda Installation
wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O miniconda.sh
bash miniconda.sh -b -p $HOME/miniconda
source "$HOME/miniconda/etc/profile.d/conda.sh"
hash -r
conda config --set always_yes yes --set changeps1 no
conda update -q conda
conda info -a

建立环境fedml，即之后运行fedml的样例，都要在激活这个环境后运行，Python版本为3.7.4

conda create -n fedml python=3.7.4

激活环境

conda activate fedml

安装pytorch，MPI和WandB 

WandB是作者推荐的可视化工具，可以直接用github账号授权登录，网址https://wandb.ai/，需要

建议使用清华镜像源，否则会出现下载过慢的情况

# 查看源
conda config --show-sources
# 添加仓库
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
# 第三方源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

# Install PyTorch (please visit pytorch.org to check your version according to your physical machines
# conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
# None GPU
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
# Install MPI
conda install -c anaconda mpi4py
# Install Wandb
pip install --upgrade wandb

安装必要的包

# Install other required package
conda install scikit-learn
conda install numpy
conda install h5py
conda install setproctitle
conda install networkx

安装依赖（现在不清楚是否为伪分布式必须，因为放到了moblie的目录内）

cd ./fedml_mobile/server/executor
pip3 install -r requirements.txt

下载数据包： 直接运行脚本需要连接外网才可以下载，所以推荐自行下载数据然后解压到相应的目录

数据网址https://drive.google.com/file/d/1cU_LcBAUZvfZWveOMhG4G5Fg9uFXhVdf/（当然也需要）

参考论文： Federated Optimization in Heterogeneous Networks (https://arxiv.org/pdf/1812.06127.pdf). MLSys 2020.

# install the dataset
# 1. MNIST
cd ./data/MNIST
sh download_and_unzip.sh
cd ../../

解压后的目录结构 

| MNIST

----| train 

---- ----| all_data_0_niid_0_keep_10_train_9.json

----| test

---- ----| all_data_0_niid_0_keep_10_train_9.json

| README.md

查看数据集：

sh stats.sh train

####################################
DATASET: MNIST
1000 users
61664 samples (total)
61.66 samples per user (mean)
num_samples (std): 144.63
num_samples (std/mean): 2.35
num_samples (skewness): 8.18

num_sam num_users
0        447
20       241
40       105
60       50
80       33
100      20
120      15
140      9
160      9
180      11

四、测试样例

激活环境

# activate the fedml environment
source "$HOME/miniconda/etc/profile.d/conda.sh"
conda activate fedml

 运行

sh run_fedavg_standalone_pytorch.sh 0 1000 1000 -1 mnist ./../../../data/mnist lr hetero 10 1 0.03 sgd 0

参数值含义

GPU=$1
CLIENT_NUM=$2
WORKER_NUM=$3
BATCH_SIZE=$4 # -1意味着没有分
DATASET=$5
DATA_PATH=$6
MODEL=$7
DISTRIBUTION=$8
ROUND=$9 
EPOCH=$10 
LR=$11 # 学习率
OPT=$12
CI=$13

运行过程中会让你自己输入WandB的ID，需到自己主页查看

运行结果可在WandB fedml库中查看，如下：（登入WandB网站也需要连接外网）

至此FedML伪分布式环境搭建成功，下面将研究数据集的数据分布以及FedAvg算法的源码。