Federated learning

CLIENT_SCRIPT += r”’ def fundamental(): p = argparse.ArgumentParser() p.add_argument(“–num_sites”, sort=int, default=3) p.add_argument(“–alpha”, sort=float, default=0.3) p.add_argument(“–local_epochs”, sort=int, default=1) p.add_argument(“–mu”, sort=float, default=0.0) p.add_argument(“–max_samples”, sort=int, default=4000) p.add_argument(“–batch_size”, sort=int, default=64) p.add_argument(“–lr”, sort=float, default=0.01) p.add_argument(“–data_root”, sort=str, default=”/tmp/nvflare/knowledge”) p.add_argument(“–results_dir”, sort=str, default=”/tmp/nvflare/outcomes”) p.add_argument(“–tag”, sort=str, default=”fedavg”) args = p.parse_args() machine = “cuda” if torch.cuda.is_available() else “cpu” tf = T.Compose([T.ToTensor(), T.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5,…