Opacus：用不同方法进行隐私保护的PyTorch模型训练
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简介：
Opacus是一款基于PyTorch的库，致力于在机器学习模型训练过程中实现差分隐私和扰动技术，有效保障数据隐私。
Opacus是一个库，用于使用PyTorch训练具有不同隐私保护的模型。它支持在客户端上进行最少代码更改的培训，并对训练性能的影响很小。此外，该工具允许用户在线跟踪任何时刻所使用的隐私预算。
此版本主要面向两类受众：对于机器学习从业者来说，这是一个介绍如何用最小的代码改动来实现差异性隐私模型的好方法；而对于差异隐私科学家而言，则是一个易于尝试和修改的平台，使他们能够专注于更重要的研究工作。
安装Opacus的方式是使用pip命令。例如，可以运行`pip install opacus`以获取最新版本。需要注意的是，这将引入最新的依赖项，并且这些依赖在Cuda 10.2上进行了优化。如果您的环境使用了较旧的Cuda版本（比如Google Colab仍在使用的Cuda 10.1），那么上述安装方式可能不适用。
在这种情况下，在Colab环境中首先需要运行以下命令来设置正确的库：
```
pip install torchcsprng==0.1.3+cu101
```
之后，您可以按照常规方法使用`pip install opacus`进行Opacus的安装。
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