# bpffl

**Repository Path**: elcucuycr/bpffl

## Basic Information

- **Project Name**: bpffl
- **Description**: Blockchain platform for federated learning 
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 5
- **Forks**: 2
- **Created**: 2021-10-12
- **Last Updated**: 2025-01-07

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 运行网络步骤

一共四步：关闭上次网络并清除残留文件、网络配置、开启各个网络的训练节点、开启SDK和训练脚本

## 1关闭上次网络并清除残留文件

（什么情况下需要运行这一步：**上次网络没有关闭**或**上次运行网络发生了报错**）

在每一台主机上：

在仓库根目录下运行

```shell
./networkDown.sh
```

## 2网络配置

在选作为orderer的主机上：

（1）编辑configOfAllNodes.txt

（2）进入crypto目录

（3）运行createMaterial.sh

```shell
./createMaterial.sh -addIP
```

如果configOfAllNodes.txt没有改动，`-addIP`这个传参可以不加，这个参数用于把configOfAllNodes.txt的改动同步到其他节点

脚本运行过程中需要输入其他几个主机的密码，此时如果发生报错则需要检查其他几个主机的ssh服务是否正常

## 3开启各个网络的训练节点

在每一台主机上：

（1）进入start目录

（2）运行fastStart.sh脚本

```shell
./fastStart.sh 1.1
```

`1.1`这个传参代表节点安装v1.1版本的智能合约。这里也可以填`1.3`来更换为v1.3版本的智能合约（如果没有任何传参的话，默认也是1.3），**本教程演示1.1版本**。

注：智能合约和后续要开启的SDK的版本是配套的。使用1.1版本智能合约则后面也使用1.1版本SDK，使用1.3版本智能合约则后面也使用1.3版本SDK。1.1是纯命令行界面，1.3支持浏览器页面。

## 4开启SDK和训练脚本

在除开orderer的每一台主机上：

（1）进入sdk/sdk_v1.x目录

（2）编辑userInformation.go
如果要切换训练数据集，需要更改下面的ModelType,可以为cifar10
`const Task = "Publisher:false;ModelType:MNIST;TotalIteration:50;
LeastLocalModelAmountPerIteration:3;SelectedLocalModelAmountPerIteration:3"`

（3）运行go SDK

```shell
go run *.go
```

（4）进入training目录

（5）运行训练脚本

```shell
python3 trainLocalModel_oldversion.py   #针对1.1版本的训练脚本
# python3 trainLocalModel.py              #针对1.3版本的训练脚本
```







# classicFL
训练方法为
现在config.py中设置`SERVER_ADDR`

```shell
$\bpffl\classicFL> python server_demo.py --dataset cifar10

#在其他窗口中
python client_demo.py
```

# training

使用cifar训练的方法
如果要使用sdk/sdk_v1.1进行训练，在该目录下输入`go run *.go`之后，需要在其他终端中进入training/下输入`python trainLocalModel_oldversion.py`

使用的数据集在configOfTraining.py中的下面一句更改
```shell
DATASET_PATH = './mnist_iid_3/MNIST_iid0.pkl'
```