代码拉取完成,页面将自动刷新
同步操作将从 lilujunai/federated-continual-learning 强制同步,此操作会覆盖自 Fork 仓库以来所做的任何修改,且无法恢复!!!
确定后同步将在后台操作,完成时将刷新页面,请耐心等待。
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# Main Process
# : initiate Server application that
# initialize multiple clients threads
# and model hyper-parameters
##################################
__author__ = "Wonyong Jeong"
__credits__ = ["Wonyong Jeong"]
__email__ = "wyjeong@kaist.ac.kr"
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import os
from datetime import datetime
from parser import Parser
from utils.data import *
def main(opt):
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=opt.gpu
opt = set_options(opt)
if opt.model == 'fed-apc':
from models.fed_apc.server import Server
server = Server(opt)
server.run()
else:
print('incorrect model was given: {}'.format(opt.model))
os._exit(0)
def set_options(opt):
now = datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M")
opt.log_dir = 'outputs/logs/{}'.format(now)
if len(opt.exp_mark)>0:
opt.log_dir += '-{}'.format(opt.exp_mark)
if not os.path.isdir(opt.log_dir):
os.makedirs(opt.log_dir)
# adaptive learning rate
opt.lr_patience = 3
opt.lr_factor = 3
opt.lr_min = 1e-8
# base network hyperparams
if opt.base_network == 'alexnet-like':
opt.lr = 1e-4
opt.wd = 1e-2
opt.momentum = 0.9
if 'fed-apc' in opt.model:
opt.wd = 1e-4
opt.lambda_l1 = 1e-3
opt.lambda_l2 = 100.
opt.lambda_mask = 0
# task pool options
opt = set_task_pool(opt)
return opt
if __name__ == '__main__':
main(Parser().parse())
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