私人的、安全的深度学习图书馆
syft的Python项目详细描述
简介
pysyft是一个python库，用于安全、私有的深入学习。pysyft使用pytorch中的Federated Learning、Differential Privacy和Multi-Party Computation (MPC)将私有数据与模型训练分离。加入Slack上的运动。
Pysyft详细信息
关于pysyft的更详细的解释可以在paper on arxiv
pysyft也被Siraj Raval以视频形式解释了
预安装
或者，我们建议您在Conda虚拟环境中安装pysyft。如果您使用的是windows，我建议安装Anaconda and using the Anaconda Prompt从命令行开始工作。
conda create -n pysyft python=3 conda activate pysyft # some older version of conda require "source activate pysyft" instead. conda install jupyter notebook
安装
PySyft supports Python >= 3.6 and PyTorch 1.1.0
pip install syft
如果zstd有安装错误，请运行此命令，然后重新尝试安装syft。
pip install --upgrade --force-reinstall zstd
如果这仍然不起作用，而您恰好在osx上，请确保已安装OSX command line tools并重试。
您还可以通过以下步骤在各种操作系统上从源代码安装pysyft installation guide。
运行本地笔记本服务器
运行命令可以播放所有示例
make notebook
并选择pysyft内核
使用Docker图像
您可以使用Docker来运行笔记本服务器（安装了pysyft），而不是在计算机上安装所有依赖项。您所要做的就是像这样启动容器：
$ docker container run openmined/pysyft-notebook
您可以使用提供的链接访问jupyter笔记本（该链接仅可从本地计算机访问）。
NOTE: If you are using Docker Desktop for Mac, the port needs to be forwarded to localhost. In that case run docker with:
bash $ docker container run -p 8888:8888 openmined/pysyft-notebookto forward port 8888 from the container's interface to port 8888 on localhost and then access the notebook via http://127.0.0.1:8888/?token=...
您还可以设置服务器为笔记本提供服务的目录（默认为/workspace）。
$ docker container run -e WORKSPACE_DIR=/root openmined/pysyft-notebook
您也可以自己构建图像并在本地运行：
$ cd docker-image
$ docker image build -t pysyft-notebook .
$ docker container run pysyft-notebook
有关如何使用此图像的详细信息，请参见on docker hub
尝试教程
可以找到一个完整的教程列表here
这些教程介绍了如何使用pysyft执行联合学习和差异隐私等技术。
高级体系结构
开始贡献
可以找到贡献者指南here。它涵盖了以简单的方式开始向pysyft贡献代码所需知道的所有内容。
也加入快速增长的5000+社区。Slack社区非常友好，非常擅长快速回答有关Pysyft的使用和开发的问题！
故障排除
我们在this colab notebook中编写了一个安装示例，您可以按照原样使用它，开始在colab云上使用pysyft，或者使用此设置在本地修复安装。
组织贡献
我们非常感谢以下组织对Pysyft的贡献！
免责声明
不要使用此代码来保护数据（私有的或其他的）-目前它是非常不安全的。几个月后再来。
许可证
欢迎加入QQ群-->： 979659372
