本公开涉及联合学习,尤其涉及一种基于联合学习的数据对象处理方法和装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术:
1、联合学习训练中心作为联合学习的联盟主体,可以执行各种联合学习任务。然而由于一些客观因素的影响,导致联合学习训练中心在进行一些联合学习任务过程中会出现各种问题,而这些事先是无法预知。目前,本技术领域还没有预测联合学习训练中心在实际学习任务中可能存在的各种情况和结果的技术手段。
技术实现思路
1、有鉴于此,本公开实施例提供了一种基于联合学习的数据对象处理方法和装置、电子设备及计算机可读存储介质,以解决联合学习训练中心如何进行联合学习仿真的问题。
2、本公开实施例的第一方面,提供了一种基于联合学习的数据对象处理方法,包括:获取联合学习训练中心的配置信息;建立联合学习训练中心与仿真主体的通信通道,仿真主体为联合学习的参与方;基于配置信息和通信通道,生成以数据结构表示联合学习训练中心的仿真对象;添加仿真对象到预设的仿真环境中,并按预设的仿真时间步产生并输出仿真对象在仿真环境下的仿真结果。
3、本公开实施例的第二方面,提供了一种基于联合学习的数据对象处理装置,包括:获取模块,被配置为获取联合学习训练中心的配置信息;构建模块,被配置为建立联合学习训练中心与仿真主体的通信通道,仿真主体为联合学习的参与方;生成模块,被配置为基于配置信息和通信通道,生成以数据结构表示联合学习训练中心的仿真对象;仿真模块,被配置为添加仿真对象到预设的仿真环境中,并按预设的仿真时间步产生并输出仿真对象在仿真环境下的仿真结果。
4、本公开实施例的第三方面,提供了一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在存储器中并且可在处理器上运行的计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
5、本公开实施例的第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
6、本公开实施例与现有技术相比存在的有益效果是:获取联合学习训练中心的配置信息;建立联合学习训练中心与仿真主体的通信通道,仿真主体为联合学习的参与方;基于配置信息和通信通道,生成以数据结构表示联合学习训练中心的仿真对象;添加仿真对象到预设的仿真环境中,并按预设的仿真时间步产生并输出仿真对象在仿真环境下的仿真结果,实现了对联合学习训练中心进行各种联合学习任务过程中可能出现的各种仿真结果,从而为联合学习训练中心实时执行联合学习任务提供有用的指导信息。
1.一种基于联合学习的数据对象处理方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述配置信息包括所述联合学习训练中心支持的模型类型和仿真时间步。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述模型类型包括以下至少一种类型:线性回归、逻辑回归、svm、xgboost、神经网络。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在获取联合学习训练中心的配置信息之后,还包括:
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在获取联合学习训练中心的配置信息之后,还包括:
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述基于所述配置信息和通信通道,生成以数据结构表示所述联合学习训练中心的仿真对象,包括:
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法,其特征在于,所述添加所述仿真对象到预设的仿真环境中,并按预设的仿真时间步产生并输出所述仿真对象在所述仿真环境下的仿真结果,包括:
8.一种基于联合学习的数据对象处理装置,其特征在于,包括:
9.一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并且可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。