问题

FATE框架1.x反对GPU训练吗？

寻找

先看了官网，搜官网，发现还是有的。
关上第一个后，外面能够用training param指定各个client的训练GPU，然而如同都是在large language model的。
而在文档中搜查到的gpu，其实是release的版本阐明，外面搜来搜去，也是只有跟LLM相干的。莫非是一开始就反对GPU？我心愿找到具体什么中央验证了FATE反对/不反对GPU

在官网群里发问后，群友提供了一个文档，说横向的联邦是反对GPU的，并且给了example：https://github.com/FederatedAI/FATE/blob/master/doc/tutorial/pipeline/nn_tutorial/README.md，简略把所有example搜了下gpu这个关键字，没有阐明。。

淦，那就先摸索一下这个trainer param吧，搜寻文档后，只有简略的几行代码，这能看进去个毛。

def __init__(self, trainer_name=None, **kwargs):    super(TrainerParam, self).__init__()    self.trainer_name = trainer_name    self.param = kwargs

后果在他源码https://github.com/FederatedAI/FATE/blob/master/python/federatedml/param/homo_nn_param.py外面，还真就只有这么些代码

class TrainerParam(BaseParam):    def __init__(self, trainer_name=None, **kwargs):        super(TrainerParam, self).__init__()        self.trainer_name = trainer_name        self.param = kwargs    def check(self):        if self.trainer_name is not None:            self.check_string(self.trainer_name, 'trainer_name')    def to_dict(self):        ret = {'trainer_name': self.trainer_name, 'param': self.param}        return ret

可是他在调用的时候是写了这么多的。他既没有通知我有什么kwargs，也没通知我每个kwargs是什么作用，会有什么后果。感觉文档的晋升空间还是有的。。好不不便啊。岂但没明说GPU的反对与否，参数的具体意义和选项也没有给全（或者说给个全参数指引链接也好呀）。

trainer_param = TrainerParam(trainer_name='fedavg_trainer', epochs=1, batch_size=8,                              data_loader_worker=8, secure_aggregate=True, cuda=0)

解决

我是在/federatedml/param/homo_nn_param.py下找到的这个trainer param类，所以他大概率只能反对homo nn的场景。

应用的办法，依据文档，应该是通过trainer param类，把param给传入而后带动训练过程。
例子能够参考这个外面的例子，homo nn场景应该每个例子都会有trainer_param类，退出cuda=0这个参数应该就能够应用GPU了。

后续实在场景我会再测试

  1. 此参数 是否真是无效，通过查看GPU应用
  2. hetero场景是否应用GPU

到时再来更新。
更新：

的确无效。然而要留神有些函数的cuda参数是true或者false，而有些函数的参数是cuda的下标，肯定要看好参数类型填参。

hetero场景是否能用？在1.11版本以及以前，是不能用GPU的。不晓得2.x之后能不能有反对。