Open dxy0202 opened 10 months ago
dxy0202你好,请问你在运行代码时,有没有在train_main.py第131行位置 “X_train, y_train, X_test, y_test = partition_data_allnoniid( args.dataset, args.datadir, partition=args.partition, n_parties=total_num, beta=args.beta)” 出现以下报错: args.dataset, args.datadir, partition=args.partition, n_parties=total_num, beta=args.beta) ValueError: too many values to unpack (expected 4)
请问作者我在运行代码的时候出现IndexError: list index out of range(optimizer = torch.optim.SGD(sup_net_locals[i].parameters(), lr=args.base_lr, momentum=0.9, weight_decay=5e-4)) 检查代码发现在定义完sup_net_locals_trans列表后,并没有像sup_net_locals.append(copy.deepcopy(net_glob))赋值一样,请问sup_net_locals_trans表示什么,或者应该怎样赋值?
请问你解决了吗,dxy0202
这个代码是在RSCFed代码的基础上改的,可以去看看原来的。
这个代码是在RSCFed代码的基础上改的,可以去看看原来的。 可以跑出他文中相同设置下的分数吗
我没有跑这个代码。除了一些BUG外,这个代码还有许多有疑问的地方,比如只给出了SVHN数据集的划分,而原论文中进行了5个不同数据集的实验。
这个代码是在RSCFed代码的基础上改的,可以去看看原来的。
你好,我想问一下,代码中对于SVHN的数据集给出了划分的partion strategy的.pth文件,那么比如我想跑ISIC2018的数据集,该怎么划分?
我没有跑这个代码。除了一些BUG外,这个代码还有许多有疑问的地方,比如只给出了SVHN数据集的划分,而原论文中进行了5个不同数据集的实验。
你好,我也遇到了这个问题。我想跑其他的数据集,该如何获取划分的文件呢?
对于SVHN、CIFAR-100和ISIC2018可以参考RSCFed的划分,其中ISIC2018需要自己根据RSCFed划分数据代码那块自己改一下然后生成。其它数据集自己仿照前面的数据集划分了。
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "minglllli/CBAFed" @.>; 发送时间: 2024年8月31日(星期六) 下午4:50 @.>; @.**@.>; 主题: Re: [minglllli/CBAFed] sup_net_locals_trans问题 (Issue #2)
我没有跑这个代码。除了一些BUG外,这个代码还有许多有疑问的地方,比如只给出了SVHN数据集的划分,而原论文中进行了5个不同数据集的实验。
你好,我也遇到了这个问题。我想跑其他的数据集,该如何获取划分的文件呢?
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对于SVHN、CIFAR-100和ISIC2018可以参考RSCFed的划分,其中ISIC2018需要自己根据RSCFed划分数据代码那块自己改一下然后生成。其它数据集自己仿照前面的数据集划分了。 … ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "minglllli/CBAFed" @.>; 发送时间: 2024年8月31日(星期六) 下午4:50 @.>; @.**@.>; 主题: Re: [minglllli/CBAFed] sup_net_locals_trans问题 (Issue #2) 我没有跑这个代码。除了一些BUG外,这个代码还有许多有疑问的地方,比如只给出了SVHN数据集的划分,而原论文中进行了5个不同数据集的实验。 你好,我也遇到了这个问题。我想跑其他的数据集,该如何获取划分的文件呢? — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: @.***>
非常感谢你,我已经根据你的提示,复现成功了。但是结果还不知道怎么样。太感谢你啦,祝你论文多多,工作顺利~
请问作者我在运行代码的时候出现IndexError: list index out of range(optimizer = torch.optim.SGD(sup_net_locals[i].parameters(), lr=args.base_lr, momentum=0.9, weight_decay=5e-4)) 检查代码发现在定义完sup_net_locals_trans列表后,并没有像sup_net_locals.append(copy.deepcopy(net_glob))赋值一样,请问sup_net_locals_trans表示什么,或者应该怎样赋值?