Pysyft使用指南_syft0.3.x版本

项目要求

由于项目需要，最近研究了一下联邦学习框架。项目要求把新闻推荐算法部署到联邦学习框架上。我们选用了Pysyft联邦学习框架，以及微软MIND数据集及算法。

以下为利用到的开源数据和代码等。

Pysyft框架：https://github.com/OpenMined/PySyft
Pysyft0.2.x版本：https://github.com/OpenMined/PySyft/tree/syft_0.2.x
MIND数据集：https://msnews.github.io/
MIND推荐算法：https://github.com/microsoft/recommenders
MIND推荐算法torch版本：https://github.com/yusanshi/NewsRecommendation

Pysyft

版本问题

在做这个项目过程中，syft刚好从0.2版本更新到了0.3版本。两个版本之间有较大差异，0.3不兼容0.2的代码。并且0.3的文档开发者还没有完成，只有少量的examples。

基于此，我们选用了0.2.x版本的Pysyft完成我们的项目。该版本Pysyft有详细的教程。

Pysyft 0.2.x 采用python>=3.6, pytorch=1.4.0。

基本流程

基本流程可以参考CNN做MNIST分类。

1. 建立多个虚拟的workers

# NEW: import the Pysyft library
import syft as sy  
# NEW: hook PyTorch ie add extra functionalities to support Federated Learning
hook = sy.TorchHook(torch)
# NEW: define remote worker bob  
bob = sy.VirtualWorker(hook
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