# Asynchronous Federated Learning Visual platform

**Repository Path**: paul_chen007/asynchronous-federated-learning-visual-platform

## Basic Information

- **Project Name**: Asynchronous Federated Learning Visual platform
- **Description**: SDU项目实训
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2022-02-24
- **Last Updated**: 2022-06-10

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# SDU项目实训——异步联邦学习可视化平台

### 项目介绍
以往的联邦学习的成果展示，大多需要在运行结束之后去和之前的数据进行比较，做出分析，对此我们提出了联邦学习可视化适配计划，在原本联邦学习算法的基础上，以传统联邦学习的数据为驱动，加以数据可视化展示，同时将原本单个设备的运行模拟，通过分布式的方式和网络通讯的协助，放置到不同设备进行更为符合实际的运行。

### 软件架构
本项目采用分布式开发框架，Server主要负责模型的聚合，Client主要是去模拟中小型企业的模型训练，通过Python的网络通讯建立链接；在Client中则采用了Vue+Django的前后端分离的开发模式。

### 安装教程

首先需要安装git，在指定目录，右键点击git Bash，输入git clone+复制好的地址即可将整个项目复制到本地。

### 配置版本介绍

#### 客户端前端Vue项目配置

1.确保你的电脑上安装了nodejs, 这个很简单，参考Nodejs安装教程_彭佼的博客-CSDN博客_nodejs安装 命令行里npm能用就好

2.Cd进入前端文件姐client_front

3.命令行输入npm install 自动安装需要的包

4.命令行输入npm run serve 启动前端项目。

前端需要的包在package.json里面是规定好的，所以无需担心版本统一。

#### 客户端后端django+channels+pymysql

Channels安装：

Pip install channels

Django安装：

Pip3 install Django==3.2.10

Pymysql安装：

Pip install pymysql==1.0.2

#### 服务器端聚合配置

暂无待补充（后续增加可视化界面）

#### torch版本

在 https://download.pytorch.org/whl/torch/ 网站通过 ctrl+f 搜索 torch-1.8.1+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl 进行下载对应版本

具体安装whl的方法可以参考 https://blog.csdn.net/lyc0424/article/details/108165510 这个博客

### 使用说明

#### 1.Client端

Front部分：通过cd命令跳转到Client/client_front目录下，输入npm run serve即可启动vue项目。

Rear部分：通过cd命令跳转到Client/client_rear目录下，输入python manage.py runserver xxx.xxx.xxx.xxx:xxxx即可启动聚合端。

#### 2.Server端

直接运行serverSocket.py文件中的main方法即可。