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前言

用于实现并控制联邦学习客户端之间数据集非独立同分布，并将效果可视化

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图片效果：

独立同分布效果

1. 对不同类别的分配效果可视化：
   
2. 对不同客户端拥有的数据集的可视化：
   

非独立同分布效果

1. 对不同类别的分配效果可视化：
   
2. 对不同客户端拥有的数据集的可视化：
   

一、参数

输入

• classes：标签名称，列表类型
  -示例：[‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’]
• train_labels：数据集标签，列表类型
  -示例：[6 9 9 … 9 1 1]
• alpha：浓度参数，浮点数数值,(0,+∞)
• client_number：客户端数量，整型数值

输出

client_idcs：各客户端拥有的数据图片下标，列表类型
示例：

client_idcs=[array([  29,   30,   35, ..., 9676, 9683, 9701]), 
 array([ 9171,  9181,  9193, ..., 20167, 20172, 20176]), 
 array([18920, 18925, 18935, ..., 29604, 29609, 29628]),
 array([28887, 28897, 28912, ..., 38602, 38621, 38644]), 
 array([39601, 39606, 39619, ..., 49963, 49971, 49997])]

二、代码

可视化:

def draw_dataset(classes,labels,client_idcs,num_users):
    #设置图片保存位置
    # 构建save文件夹的路径
    # 获取当前文件的父目录  
    parent_dir = os.path.abspath(os.path.join(os.getcwd(), os.pardir))   
    save_dir = os.path.join(parent_dir, 'save/img') 
    # 如果save文件夹不存在，则创建它  
    if not os.path.exists(save_dir):  
        os.makedirs(save_dir)  
    file_path1 = os.path.join(save_dir, '1.png')
    file_path2 = os.path.join(save_dir, '2.png')
    
    # 展示不同label划分到不同client的情况
    n_classes = 10#cifar10有10个类别
    plt.figure(figsize=(12, 8))
    plt.hist([labels[idc]for idc in client_idcs], stacked=True,
             bins=np.arange(min(labels)-0.5, max(labels) + 1.5, 1),
             label=["Client {}".format(i) for i in range(num_users)],
             rwidth=0.5)
    plt.xticks(np.arange(n_classes), classes)
    plt.xlabel("Label type")
    plt.ylabel("Number of samples")
    plt.legend(loc="upper right")
    plt.title("Display Label Distribution on Different Clients")
    plt.savefig(file_path1)

    # 展示不同client上的label分布
    plt.figure(figsize=(12, 8))
    label_distribution = [[] for _ in range(n_classes)]
    for c_id, idc in enumerate(client_idcs):
        for idx in idc:
            label_distribution[labels[idx]].append(c_id)

    plt.hist(label_distribution, stacked=True,
                bins=np.arange(-0.5, num_users + 1.5, 1),
                label=classes, rwidth=0.5)
    plt.xticks(np.arange(num_users), ["Client %d" %
                                        c_id for c_id in range(num_users)])
    plt.xlabel("Client ID")
    plt.ylabel("Number of samples")
    plt.legend()
    plt.title("Display Label Distribution on Different Clients")
    plt.savefig(file_path2)

标签划分：

def dirichlet_split_noniid(classes,train_labels, alpha=100.0, client_number=5):
    '''
    参数为 alpha 的 Dirichlet 分布将数据索引划分为 n_clients 个子集
    '''
    # 总类别数
    n_classes = train_labels.max()+1#也可以自己手动设置
    label_distribution = np.random.dirichlet([alpha]*n_clients, n_classes)
    # 记录每个类别对应的样本下标
    # 返回二维数组
    class_idcs = [np.argwhere(train_labels==y).flatten()
           for y in range(n_classes)]

    # 定义一个空列表作最后的返回值
    client_idcs = [[] for _ in range(n_clients)]
    # 记录N个client分别对应样本集合的索引
    for c, fracs in zip(class_idcs, label_distribution):
        # np.split按照比例将类别为k的样本划分为了N个子集
        # for i, idcs 为遍历第i个client对应样本集合的索引
        for i, idcs in enumerate(np.split(c, (np.cumsum(fracs)[:-1]*len(c)).astype(int))):
            client_idcs[i] += [idcs]
    client_idcs = [np.concatenate(idcs) for idcs in client_idcs]
    draw_dataset(classes,train_labels,client_idcs, n_clients)
    
    return client_idcs

代码调用

train_dataset = datasets.CIFAR10(data_dir, train=True, download=True, transform=trans_cifar10_train)
train_client_idcs = dirichlet_split_noniid(train_dataset.classes,np.array(train_dataset.targets),alpha=100.0,n_clients=5)

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