<jupyter_start><jupyter_text>Part 6 - Federated Learningを使ってMNISTMNISTは手書き文字のデータセットです。CNNを使った分類モデルをトレーニングします。 10行でPytorchのチュートリアルをPyTorch + PySyftへアップグレード 背景 Federated Learningは分散配置された学習データで学習を行える、とてもエキサイティングで、今まさに盛り上がりつつある機械学習のテクニックです。学習データはデータ所有者（ここではワーカー）の元を離れず、モデルの方がワーカー間で共有されながら学習されていくという考え方です。この手法の利点は、データのプライバシーを守れる事です。アプリケーションの応用例としては、キーボードの予測入力があります。キーボードの予測入力ではあなたが入力するテキストを学習データとする必要がありますが、個人的なメッセージですから、サーバーに送りたくはないですよね！ところで、Federated Learningが注目を集め初めているのは、個人情報の保護に関する意識の高まりと関係があります。2018年の5月にEUで施工されたGDPRをきっかけに一躍注目を集めるようになりました。法規制を見越して、アップルやグーグルはこの技術に大きな投資をしています。特にモバイルユーザーのプライバシーの保護を意識しています。しかしながら、彼らはソースコードをオープンにしていません。私たち（OpenMined）は、機械学習に携わる者なら、誰でも簡単にプライバシーに配慮した学習手法にアクセスできるべきだと考えています。そこで私たちはたったの一行のコードでデータを暗号化できるツールを開発しました。また、PyTorch 1.0の新機能を使って、直感的に、セキュアに、かつ大規模にFederated Learningを実装できるフレームワークもリリースしました。[詳細はブログを参照してください](https://blog.openmined.org/training-cnns-using-spdz/)このチュートリアルでは、[Pytorchの（公式）チュートリアルをベース](https://github.com/pytorch/examples/blob/master/mnist/main.py)に、[PySyftのライブラリ](https://github.com/OpenMined/PySyft/)を使う事で簡単にFederated Learningを実装できる事を紹介します。チュートリアルのコードサンプルを元に、Federated Learning化するために必要な変更を、一行一行確認していきましょう。このコンテンツは[私たちのブログ](https://blog.openmined.org/upgrade-to-federated-learning-in-10-lines)からも見つけることが可能です。Authors:- <NAME> - GitHub: [@LaRiffle](https://github.com/LaRiffle)**Ok, let's get started!**  必要なモデルやライブラリをインポートまず、PyTorch関連のライブラリをインポートします。<jupyter_code>import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>次にPySyft関連の設定を行います。ここではリモートワーカーとして`alice`と`bob`を定義しています。<jupyter_code>import syft as sy  # <-- NEW: Pysyftライブラリのインポート
hook = sy.TorchHook(torch)  # <-- NEW: PyTorchをホック（Federated Learningに必要な機能を追加）
bob = sy.VirtualWorker(hook, id="bob")  # <-- NEW: リモートワーカー、Bobを追加
alice = sy.VirtualWorker(hook, id="alice")  # <-- NEW: 同じくAliceを追加<jupyter_output>/home/ext-share/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:516: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
/home/ext-share/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:517: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
/home/ext-share/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:518: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)])
/home/ext-share/anaconda3/envs/pyt[...]<jupyter_text>学習処理のハイパーパラメータを定義します。<jupyter_code>class Arguments():
    def __init__(self):
        self.batch_size = 64
        self.test_batch_size = 1000
        self.epochs = epochs
        self.lr = 0.01
        self.momentum = 0.5
        self.no_cuda = False
        self.seed = 1
        self.log_interval = 30
        self.save_model = False

args = Arguments()

use_cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available()

torch.manual_seed(args.seed)

device = torch.device("cuda" if use_cuda else "cpu")

kwargs = {'num_workers': 1, 'pin_memory': True} if use_cuda else {}<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>データをロードして、ワーカーへ送るまず、データをロードし、`.federate`コマンドを使って、データを分割しつつ、PytorchのDataset型からPySyftのFederated Dataset型へ変更し、複数のワーカー（このケースではAliceとBob）に割り当てます。この際に出来上がったfederated datasetはFederated DataLoaderへ渡されます。テスト用のデータセットに変更はありません。<jupyter_code>federated_train_loader = sy.FederatedDataLoader( # <-- FederatedDataLoader を使います
    datasets.MNIST('../data', train=True, download=True,
                   transform=transforms.Compose([
                       transforms.ToTensor(),
                       transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
                   ]))
    .federate((bob, alice)), # <-- NEW: FederatedDatasetに変換し、分割してワーカーへ送ります。
    batch_size=args.batch_size, shuffle=True, **kwargs)

test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    datasets.MNIST('../data', train=False, transform=transforms.Compose([
                       transforms.ToTensor(),
                       transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
                   ])),
    batch_size=args.test_batch_size, shuffle=True, **kwargs)<jupyter_output>WARNING:root:The following options are not supported: num_workers: 1, pin_memory: True<jupyter_text>CNNモデルの定義ここではPytorchの公式チュートリアルの事例と全く同じ設定とします。<jupyter_code>class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5, 1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(20, 50, 5, 1)
        self.fc1 = nn.Linear(4*4*50, 500)
        self.fc2 = nn.Linear(500, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2, 2)
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2, 2)
        x = x.view(-1, 4*4*50)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>トレーニング関数とテスト関数の定義トレーニング時は、データが`alice`と`bob`に分散しているので、モデルを適宜各ワーカーへ送る必要があります。モデルを各ワーカーへ送った後は、ごく普通のPyTorchのトレーニングスクリプトと同様の構文で、リモートマシンでの学習を行うことができます。トレーニング完了後は、ロスと学習済みモデルを受け取ります。<jupyter_code>def train(args, model, device, federated_train_loader, optimizer, epoch):
    model.train()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(federated_train_loader): # <-- now FederatedDataLoaderです
        model.send(data.location) # <-- NEW: モデルをデータ所有者の元へ送ります
        data, target = data.to(device), target.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = F.nll_loss(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        model.get() # <-- NEW: 学習済みモデルを受け取ります
        if batch_idx % args.log_interval == 0:
            loss = loss.get() # <-- NEW: ログ表示用にロスを受け取ります
            print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
                epoch, batch_idx * args.batch_size, len(federated_train_loader) * args.batch_size,
                100. * batch_idx / len(federated_train_loader), loss.item()))<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>テスト用の関数は変更の必要はありません。<jupyter_code>def test(args, model, device, test_loader):
    model.eval()
    test_loss = 0
    correct = 0
    with torch.no_grad():
        for data, target in test_loader:
            data, target = data.to(device), target.to(device)
            output = model(data)
            test_loss += F.nll_loss(output, target, reduction='sum').item() # バッチロスを合計します
            pred = output.argmax(1, keepdim=True) # log-probabilityが最大のインデックスを取得します
            correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()

    test_loss /= len(test_loader.dataset)

    print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(
        test_loss, correct, len(test_loader.dataset),
        100. * correct / len(test_loader.dataset)))<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>実際にトレーニングしてみます<jupyter_code>%%time
model = Net().to(device)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr) # TODO momentumは現在サポートされていません

for epoch in range(1, args.epochs + 1):
    train(args, model, device, federated_train_loader, optimizer, epoch)
    test(args, model, device, test_loader)

if (args.save_model):
    torch.save(model.state_dict(), "mnist_cnn.pt")<jupyter_output>Train Epoch: 1 [0/60032 (0%)]	Loss: 2.305134
Train Epoch: 1 [1920/60032 (3%)]	Loss: 2.156802
Train Epoch: 1 [3840/60032 (6%)]	Loss: 1.896626
Train Epoch: 1 [5760/60032 (10%)]	Loss: 1.440404
Train Epoch: 1 [7680/60032 (13%)]	Loss: 0.866800
Train Epoch: 1 [9600/60032 (16%)]	Loss: 0.654367
Train Epoch: 1 [11520/60032 (19%)]	Loss: 0.593107
Train Epoch: 1 [13440/60032 (22%)]	Loss: 0.455813
Train Epoch: 1 [15360/60032 (26%)]	Loss: 0.370645
Train Epoch: 1 [17280/60032 (29%)]	Loss: 0.303963
Train Epoch: 1 [19200/60032 (32%)]	Loss: 0.313645
Train Epoch: 1 [21120/60032 (35%)]	Loss: 0.369348
Train Epoch: 1 [23040/60032 (38%)]	Loss: 0.237722
Train Epoch: 1 [24960/60032 (42%)]	Loss: 0.187720
Train Epoch: 1 [26880/60032 (45%)]	Loss: 0.524170
Train Epoch: 1 [28800/60032 (48%)]	Loss: 0.224550
Train Epoch: 1 [30720/60032 (51%)]	Loss: 0.143592
Train Epoch: 1 [32640/60032 (54%)]	Loss: 0.268505
Train Epoch: 1 [34560/60032 (58%)]	Loss: 0.187220
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