jiahuanluo/cv_task

cv_task使用说明

文件目录结构

cv_task中保留了原有工程绝大部分文件，起到库的作用，包括数据处理dataloader_detector.py，构建网络net.py等。
fate_flow为程序执行的目录，为了方便，将数据文件夹luna_npy放到该目录下。
新的执行逻辑主要在federatedml/nn/homo_nn/enter_point.py中，主要用于执行加载数据，调用模型训练，聚合，以及预测任务。

可选择配置的文件

examples/federatedml-1.x-examples/homo_nn/cv.json中，之前通过argparse生成config_default，在本文件完成。

"nn_define": [
      {
       "workers": 1,
       "epochs":1,
       "batch_size":1,
       "lr": 0.01,
       "momentum": 0.9,
       "weight_decay":1e-4,
       "split": 1,
       "gpu":"none",
       "validation_subset": 0,
       "training_subset": 0
     }
     ]

其余位置无需修改。

执行任务

python fate_flow_client.py -f submit_job -d../examples/federatedml-1.x-examples/homo_nn/test_homo_nn_train_then_predict.json  -c ../examples/federatedml-1.x-examples/homo_nn/cv.json