源码解读——SplitFed: When Federated Learning Meets Split Learning

源码地址

1. 源码概述

源码里一共包含了5个py文件

  • 单机模型（Normal_ResNet_HAM10000.py）
  • 联邦模型（FL_ResNet_HAM10000.py）
  • 本地模拟的SFLV1（SFLV1_ResNet_HAM10000.py）
  • 网络socket下的SFLV2（SFLV2_ResNet_HAM10000.py）
  • 使用了DP+PixelDP隐私技术（SL_ResNet_HAM10000.py）

使用的数据集是:HAM10000 数据集是常见色素性皮肤病变的多源皮肤图像大集合。
做的是图像分类的工作。

2. Normal_ResNet_HAM10000.py

这是一个基础模型，可以在单机上进行训练和验证（有点基础的同学应该都可以看懂）。让我们来分析一下这个文件中一些主要类和方法:

2.1 SkinData(Dataset)

自定义的数据集，继承自Dataset，主要实现

class SkinData(Dataset):def __init__(self, df, transform = None):self.df = dfself.transform = transformdef __len__(self):return len(self.df)def __getitem__(self, index):X = Image.open(self.df['path'][index]).resize((64, 64))y = torch.tensor(int(self.df['target'][index]))// 进行数据增强if self.transform:X = self.transform(X)return X, y

2.2 ResNet18模型

def conv3x3(in_planes, out_planes, stride=1):"3x3 convolution with padding"return nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=3, stride=stride,padding=1, bias=False)class BasicBlock(nn.Module):expansion = 1def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None):super(BasicBlock, self).__init__()self.conv1 = conv3x3(inplanes, planes, stride)self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)self.relu = nn.ReLU(inplace=True)self.conv2 = conv3x3(planes, planes)self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)self.downsample = downsampleself.stride = stridedef forward(self, x):residual = xout = self.conv1(x)out = self.bn1(out)out = self.relu(out)out = self.conv2(out)out = self.bn2(out)if self.downsample is not None:residual = self.downsample(x)out += residualout = self.relu(out)return outclass ResNet18(nn.Module):def __init__(self, block, layers, num_classes=1000):self.inplanes = 64super(ResNet18, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3,bias=False)self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)self.relu = nn.ReLU(inplace=True)self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)self.layer1 = self._make_layer(block, 64, layers[0])self.layer2 = self._make_layer(block, 128, layers[1], stride=2)self.layer3 = self._make_layer(block, 256, layers[2], stride=2)self.layer4 = self._make_layer(block, 512, layers[3], stride=2)self.avgpool = nn.AvgPool2d(7)self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes)for m in self.modules():if isinstance(m, nn.Conv2d):n = m.kernel_size[0] * m.kernel_size[1] * m.out_channelsm.weight.data.normal_(0, math.sqrt(2. / n))elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):m.weight.data.fill_(1)m.bias.data.zero_()def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1):downsample = Noneif stride != 1 or self.inplanes != planes * block.expansion:downsample = nn.Sequential(nn.Conv2d(self.inplanes, planes * block.expansion,kernel_size=1, stride=stride, bias=False),nn.BatchNorm2d(planes * block.expansion),)layers = []layers.append(block(self.inplanes, planes, stride, downsample))self.inplanes = planes * block.expansionfor i in range(1, blocks):layers.append(block(self.inplanes, planes))return nn.Sequential(*layers)def forward(self, x):x = self.conv1(x)x = self.bn1(x)x = self.relu(x)x = self.maxpool(x)x = self.layer1(x)x = self.layer2(x)x = self.layer3(x)x = self.layer4(x)x = self.avgpool(x)x = x.view(x.size(0), -1)x = self.fc(x)return x

2.3 训练+验证

def calculate_accuracy(fx, y):preds = fx.max(1, keepdim=True)[1]correct = preds.eq(y.view_as(preds)).sum()acc = correct.float()/preds.shape[0]return acc#==========================================================================================================================     
def train(model, device, iterator, optimizer, criterion):epoch_loss = 0epoch_acc = 0model.train()ell = len(iterator)for (x, y) in iterator:x = x.to(device)y = y.to(device)optimizer.zero_grad() # initialize gradients to zero# ------------- Forward propagation ----------fx = model(x)loss = criterion(fx, y)acc = calculate_accuracy (fx , y)# -------- Backward propagation -----------loss.backward()optimizer.step()epoch_loss += loss.item()epoch_acc += acc.item()return epoch_loss / ell, epoch_acc / elldef evaluate(model, device, iterator, criterion):epoch_loss = 0epoch_acc = 0model.eval()ell = len(iterator)with torch.no_grad():for (x,y) in iterator:x = x.to(device)y = y.to(device)optimizer.zero_grad()fx = model(x)       loss = criterion(fx, y)acc = calculate_accuracy (fx , y)epoch_loss += loss.item()epoch_acc += acc.item()return epoch_loss/ell, epoch_acc/ell

2.4 组合代码进行训练

epochs = 200	#迭代次数
LEARNING_RATE = 0.0001		#学习率
criterion = nn.CrossEntropyLoss()		#损失函数
optimizer = torch.optim.Adam(net_glob.parameters(), lr = LEARNING_RATE)		#优化器loss_train_collect = []
loss_test_collect = []
acc_train_collect = []
acc_test_collect = []start_time = time.time()    
for epoch in range(epochs):train_loss, train_acc = train(net_glob, device, train_iterator, optimizer, criterion)		#训练test_loss, test_acc = evaluate(net_glob, device, test_iterator, criterion)	#验证loss_train_collect.append(train_loss)		loss_test_collect.append(test_loss)acc_train_collect.append(train_acc)acc_test_collect.append(test_acc)prRed(f'Train => Epoch: {epoch} \t Acc: {train_acc*100:05.2f}% \t Loss: {train_loss:.3f}')prGreen(f'Test =>               \t Acc: {test_acc*100:05.2f}% \t Loss: {test_loss:.3f}')elapsed = (time.time() - start_time)/60
print(f'Total Training Time: {elapsed:.2f} min')

3. FL_ResNet_HAM10000.py

接下来来解读这个文件：这个文件是一个本地模拟联邦的文件。模型大体上的代码是差不多的，让我们来看一下差异之处。

3.1 DatasetSplit

这是一个数据集，使用idxs来切分不同的数据。

class DatasetSplit(Dataset):def __init__(self, dataset, idxs):self.dataset = datasetself.idxs = list(idxs)def __len__(self):# 数据的长度是idx列表的长度return len(self.idxs)def __getitem__(self, item):image, label = self.dataset[self.idxs[item]]return image, label

3.2 LocalUpdate

与训练和测试有关的客户端功能

class LocalUpdate(object):def __init__(self, idx, lr, device, dataset_train = None, dataset_test = None, idxs = None, idxs_test = None):self.idx = idx  #本地客户端编号self.device = deviceself.lr = lrself.local_ep = 1self.loss_func = nn.CrossEntropyLoss()self.selected_clients = []self.ldr_train = DataLoader(DatasetSplit(dataset_train, idxs), batch_size = 256, shuffle = True)self.ldr_test = DataLoader(DatasetSplit(dataset_test, idxs_test), batch_size = 256, shuffle = True)def train(self, net):net.train()......return net.state_dict(), sum(epoch_loss) / len(epoch_loss), sum(epoch_acc) / len(epoch_acc)def evaluate(self, net):net.eval().....return sum(epoch_loss) / len(epoch_loss), sum(epoch_acc) / len(epoch_acc)

如何生成对应的数据集的idx，即如何模拟各个客户端拥有一部分数据，通过dataset_iid(dataset_train, num_users)这个函数完成。

def dataset_iid(dataset, num_users):num_items = int(len(dataset) / num_users)dict_users, all_idxs = {}, [i for i in range(len(dataset))]for i in range(num_users):# 随机从集合中获取num_items个idxdict_users[i] = set(np.random.choice(all_idxs, num_items, replace=False))# 从集合中删除已经分配掉的idxall_idxs = list(set(all_idxs) - dict_users[i])return dict_users

3.3 代码整合

net_glob.train()	#将模型切换为训练模式
w_glob = net_glob.state_dict()	#拷贝模型的权重loss_train_collect = []
acc_train_collect = []
loss_test_collect = []
acc_test_collect = []for iter in range(epochs):# w_locals, loss_locals_train, acc_locals_train, loss_locals_test, acc_locals_test = [], [], [], [], []m = max(int(frac * num_users), 1)idxs_users = np.random.choice(range(num_users), m, replace = False) #生成用户idxs的序列 # 对于每一个客户端进行模型训练for idx in idxs_users: # each clientlocal = LocalUpdate(idx, lr, device, dataset_train = dataset_train, dataset_test = dataset_test, idxs = dict_users[idx], idxs_test = dict_users_test[idx])# Training ------------------收集每一个客户端的w, loss_train, acc_trainw, loss_train, acc_train = local.train(net = copy.deepcopy(net_glob).to(device))# 使用服务端的参数进行模型的训练，经过该客户端本地的数据训练后产生一个新的模型参数w_locals.append(copy.deepcopy(w))loss_locals_train.append(copy.deepcopy(loss_train))acc_locals_train.append(copy.deepcopy(acc_train))# Testing -------------------收集每一个客户端的loss_test, acc_testloss_test, acc_test = local.evaluate(net = copy.deepcopy(net_glob).to(device))loss_locals_test.append(copy.deepcopy(loss_test))acc_locals_test.append(copy.deepcopy(acc_test))# Federation process 聚合各个客户端的ww_glob = FedAvg(w_locals)print("------------------------------------------------")print("------ Federation process at Server-Side -------")print("------------------------------------------------")# update global model --- copy weight to net_glob -- distributed the model to all users //更新全局模型net_glob.load_state_dict(w_glob)# Train/Test accuracy	添加训练和测试的准确率acc_avg_train = sum(acc_locals_train) / len(acc_locals_train)acc_train_collect.append(acc_avg_train)acc_avg_test = sum(acc_locals_test) / len(acc_locals_test)acc_test_collect.append(acc_avg_test)# Train/Test loss	添加训练和测试的lossloss_avg_train = sum(loss_locals_train) / len(loss_locals_train)loss_train_collect.append(loss_avg_train)loss_avg_test = sum(loss_locals_test) / len(loss_locals_test)loss_test_collect.append(loss_avg_test)print('------------------- SERVER ----------------------------------------------')print('Train: Round {:3d}, Avg Accuracy {:.3f} | Avg Loss {:.3f}'.format(iter, acc_avg_train, loss_avg_train))print('Test:  Round {:3d}, Avg Accuracy {:.3f} | Avg Loss {:.3f}'.format(iter, acc_avg_test, loss_avg_test))print('-------------------------------------------------------------------------')
#===================================================================================     
print("Training and Evaluation completed!")

4. SFLV1_ResNet_HAM10000.py

这个文件是论文中主要提到的模型，实现了拆分学习和联邦学习的结合。

4.1 ResNet18_client_side

这段代码定义了客户端部分的数据提取部分：

class ResNet18_client_side(nn.Module):def __init__(self):super(ResNet18_client_side, self).__init__()self.layer1 = nn.Sequential (nn.Conv2d(3, 64, kernel_size = 7, stride = 2, padding = 3, bias = False),nn.BatchNorm2d(64),nn.ReLU (inplace = True),nn.MaxPool2d(kernel_size = 3, stride = 2, padding =1),)self.layer2 = nn.Sequential  (nn.Conv2d(64, 64, kernel_size = 3, stride = 1, padding = 1, bias = False),nn.BatchNorm2d(64),nn.ReLU (inplace = True),nn.Conv2d(64, 64, kernel_size = 3, stride = 1, padding = 1),nn.BatchNorm2d(64),              )for m in self.modules():if isinstance(m, nn.Conv2d):n = m.kernel_size[0] * m.kernel_size[1] * m.out_channelsm.weight.data.normal_(0, math.sqrt(2. / n))elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):m.weight.data.fill_(1)m.bias.data.zero_()def forward(self, x):resudial1 = F.relu(self.layer1(x))out1 = self.layer2(resudial1)out1 = out1 + resudial1 # adding the resudial inputs -- downsampling not required in this layerresudial2 = F.relu(out1)return resudial2

4.2 ResNet18_server_side

我们可以看出客户端的模型+服务器的模型才是一个完整的模型

class ResNet18_server_side(nn.Module):def __init__(self, block, num_layers, classes):super(ResNet18_server_side, self).__init__()self.input_planes = 64self.layer3 = nn.Sequential (nn.Conv2d(64, 64, kernel_size = 3, stride = 1, padding = 1),nn.BatchNorm2d(64),nn.ReLU (inplace = True),nn.Conv2d(64, 64, kernel_size = 3, stride = 1, padding = 1),nn.BatchNorm2d(64),       )self.layer4 = self._layer(block, 128, num_layers[0], stride = 2)self.layer5 = self._layer(block, 256, num_layers[1], stride = 2)self.layer6 = self._layer(block, 512, num_layers[2], stride = 2)self. averagePool = nn.AvgPool2d(kernel_size = 7, stride = 1)self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, classes)for m in self.modules():if isinstance(m, nn.Conv2d):n = m.kernel_size[0] * m.kernel_size[1] * m.out_channelsm.weight.data.normal_(0, math.sqrt(2. / n))elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):m.weight.data.fill_(1)m.bias.data.zero_()def _layer(self, block, planes, num_layers, stride = 2):dim_change = Noneif stride != 1 or planes != self.input_planes * block.expansion:dim_change = nn.Sequential(nn.Conv2d(self.input_planes, planes*block.expansion, kernel_size = 1, stride = stride),nn.BatchNorm2d(planes*block.expansion))netLayers = []netLayers.append(block(self.input_planes, planes, stride = stride, dim_change = dim_change))self.input_planes = planes * block.expansionfor i in range(1, num_layers):netLayers.append(block(self.input_planes, planes))self.input_planes = planes * block.expansionreturn nn.Sequential(*netLayers)def forward(self, x):out2 = self.layer3(x)out2 = out2 + x          # adding the resudial inputs -- downsampling not required in this layerx3 = F.relu(out2)x4 = self. layer4(x3)x5 = self.layer5(x4)x6 = self.layer6(x5)x7 = F.avg_pool2d(x6, 7)x8 = x7.view(x7.size(0), -1) y_hat =self.fc(x8)return y_hat

4.3 服务器端的训练函数

# fx_client 客户端提取后的输出
# y	对应的标签
# l_epoch_count epoch的总数
# l_epoch	当前是第i轮epoch
# idx	客户端标识
# len_batch	batch的大小
def train_server(fx_client, y, l_epoch_count, l_epoch, idx, len_batch):	#声明全局变量，方便直接进行修改外部同名变量 global net_model_server, criterion, optimizer_server, device, batch_acc_train, batch_loss_train, l_epoch_check, fed_checkglobal loss_train_collect, acc_train_collect, count1, acc_avg_all_user_train, loss_avg_all_user_train, idx_collect, w_locals_server, w_glob_server, net_serverglobal loss_train_collect_user, acc_train_collect_user, lrnet_server = copy.deepcopy(net_model_server[idx]).to(device)#根据idx获取对应的服务端的模型net_server.train()optimizer_server = torch.optim.Adam(net_server.parameters(), lr = lr)# train and updateoptimizer_server.zero_grad()fx_client = fx_client.to(device)# 将客户端返回的中间数据放入devicey = y.to(device)#---------forward prop模型推理-------------fx_server = net_server(fx_client)# calculate lossloss = criterion(fx_server, y)# calculate accuracyacc = calculate_accuracy(fx_server, y)#--------backward prop--------------loss.backward()dfx_client = fx_client.grad.clone().detach()#获得模型的梯度并返回optimizer_server.step()batch_loss_train.append(loss.item())batch_acc_train.append(acc.item())# 更新当前轮次对应的server-side模型net_model_server[idx] = copy.deepcopy(net_server)# count1: to track the completion of the local batch associated with one clientcount1 += 1if count1 == len_batch:# 判断是否完成一个本地轮次：当count1等于len_batch时，计算本批次平均精度和损失，清空训练损失和精度集合，重置计数器，并打印训练信息。acc_avg_train = sum(batch_acc_train)/len(batch_acc_train)loss_avg_train = sum(batch_loss_train)/len(batch_loss_train)batch_acc_train = []batch_loss_train = []count1 = 0prRed('Client{} Train => Local Epoch: {} \tAcc: {:.3f} \tLoss: {:.4f}'.format(idx, l_epoch_count, acc_avg_train, loss_avg_train))# 保存当前模型权重：保存当前服务器端模型权重到w_server    w_server = net_server.state_dict()      if l_epoch_count == l_epoch-1:# 判断是否完成一个一定数量的epochl_epoch_check = True     #将当前模型权重添加到本地权重列表w_locals_serverw_locals_server.append(copy.deepcopy(w_server))#计算并保存当前客户端最后一个批次的精度和损失（非平均值）acc_avg_train_all = acc_avg_trainloss_avg_train_all = loss_avg_trainloss_train_collect_user.append(loss_avg_train_all)acc_train_collect_user.append(acc_avg_train_all)# 将当前客户端索引添加到用户索引集合idx_collect                      if idx not in idx_collect:idx_collect.append(idx) # 如果已收集到所有用户的索引，设置fed_check为True，表示触发联邦过程if len(idx_collect) == num_users:fed_check = True                                                  # to # 聚合通过各个客户端训练得到的服务器模型                       w_glob_server = FedAvg(w_locals_server)   # 服务器端的全局模型更新net_glob_server.load_state_dict(w_glob_server)    net_model_server = [net_glob_server for i in range(num_users)]w_locals_server = []idx_collect = []acc_avg_all_user_train = sum(acc_train_collect_user)/len(acc_train_collect_user)loss_avg_all_user_train = sum(loss_train_collect_user)/len(loss_train_collect_user)loss_train_collect.append(loss_avg_all_user_train)acc_train_collect.append(acc_avg_all_user_train)acc_train_collect_user = []loss_train_collect_user = []# send gradients to the client               return dfx_client

4.4 Client

class Client(object):# net_client_mode	客户端模型# idx	客户端id# lr	学习率# device	设备# dataset_train	训练的数据集	# dataset_test	测试的数据集# idxs	训练数据的子集# idxs_test	测试数据的子集def __init__(self, net_client_model, idx, lr, device, dataset_train = None, dataset_test = None, idxs = None, idxs_test = None):self.idx = idxself.device = deviceself.lr = lrself.local_ep = 1	#定义了本地的epochself.ldr_train = DataLoader(DatasetSplit(dataset_train, idxs), batch_size = 256, shuffle = True)self.ldr_test = DataLoader(DatasetSplit(dataset_test, idxs_test), batch_size = 256, shuffle = True)def train(self, net):net.train()optimizer_client = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr = self.lr) #客户端的优化器for iter in range(self.local_ep):len_batch = len(self.ldr_train)  #获取batch的长度for batch_idx, (images, labels) in enumerate(self.ldr_train):images, labels = images.to(self.device), labels.to(self.device)optimizer_client.zero_grad()fx = net(images) # 正向传播client_fx = fx.clone().detach().requires_grad_(True) # 客户端提取的数据信息# 获得反向传播的梯度dfx = train_server(client_fx, labels, iter, self.local_ep, self.idx, len_batch)#--------backward prop -------------fx.backward(dfx)	# 在客户端继续反向传播optimizer_client.step()#  返回更新后的网络参数        return net.state_dict() def evaluate(self, net, ell):net.eval()with torch.no_grad():len_batch = len(self.ldr_test)for batch_idx, (images, labels) in enumerate(self.ldr_test):images, labels = images.to(self.device), labels.to(self.device)#---------forward prop-------------fx = net(images) # 正向传播evaluate_server(fx, labels, self.idx, len_batch, ell)return

4.5 整合技术

在这里插入图片描述

#------------ Training And Testing  -----------------
net_glob_client.train()
# 拷贝权重
w_glob_client = net_glob_client.state_dict()
# 联邦学习n轮
for iter in range(epochs):m = max(int(frac * num_users), 1)# 生成每个用户所拥有的数据的idxidxs_users = np.random.choice(range(num_users), m, replace = False)w_locals_client = []for idx in idxs_users:local = Client(net_glob_client, idx, lr, device, dataset_train = dataset_train, dataset_test = dataset_test, idxs = dict_users[idx], idxs_test = dict_users_test[idx])# Training ------------------# 训练，传给服务端，反向传播，更新后获得新的客户端模型参数w_client = local.train(net = copy.deepcopy(net_glob_client).to(device))w_locals_client.append(copy.deepcopy(w_client))# Testing -------------------local.evaluate(net = copy.deepcopy(net_glob_client).to(device), ell= iter)# 对客户端的模型参数求平均w_glob_client = FedAvg(w_locals_client)   # 更新客户端的全局模型net_glob_client.load_state_dict(w_glob_client)    
print("Training and Evaluation completed!")

5.总结

优点：

  • 代码实现了分割学习和联邦学习的结合模拟实验
  • 代码注释多，结构清晰

缺点：

  • 仅仅只是一个单机实验，没有在真实的多机环境中进行实验

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Workerman开启ssl方法如下

Workerman开启ssl方法如下

参考地址 Workerman开启ssl方法如下-遇见你与你分享 准备工作： 1、Workerman版本不小于3.3.7 2、PHP安装了openssl扩展 3、已经申请了证书（pem/crt文件及key文件）放在了/etc/nginx/conf.d/ssl下 4、配置文件 location /wss { proxy_set…
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unity制作拼接地图

unity制作拼接地图

前段时间有个朋友问我想要制作一款地图编辑器，最开始我还想着在一个平面用节点切割制作地图编辑器这倒是也行，但不太好控制每一个点，如果未来项目大了，更加不好维护。 偶然间翻到一篇文章：unity地图边缘检测 或许我们…
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基于数字孪生的城市建模和仿真

基于数字孪生的城市建模和仿真

近年来，数字孪生概念几乎呈爆炸式增长，利用该概念的科学文章数量呈指数级增长就证明了这一点。 这一概念源自制造业，使用 CAD 模型可以创建组件和产品的精确数字复制品。 该术语最早的使用可以追溯到 2003 年，通常归功于 Grieves …
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vue3第二十节（新增编译宏defineModel）

vue3第二十节（新增编译宏defineModel）

为什么会需要使用defineModel() 注意：defineModel() 需要在3.4及以上版本才可使用； 组件之间通讯，通过 props 和 emits 进行通讯,是单向数据流，比如：props是自上而下的（父组件数据修改导致子组件更新&…
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生成人工智能体：人类行为的交互式模拟论文与源码架构解析（2）——架构分析 - 核心思想环境搭建技术选型

生成人工智能体：人类行为的交互式模拟论文与源码架构解析（2）——架构分析 - 核心思想环境搭建技术选型

4.架构分析 4.1.核心思想 超越一阶提示，通过增加静态知识库和信息检索方案或简单的总结方案来扩展语言模型。 将这些想法扩展到构建一个代理架构，该架构处理检索，其中过去的经验在每个时步动态更新，并混合与npc当前上下文和计划…
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【动态规划】切割钢条详解python

【动态规划】切割钢条详解python

1. 问题介绍和应用场景 切割钢条问题是运筹学和算法设计中的一个经典问题，涉及如何最优化切割有限资源以最大化收益。这个问题经常用作动态规划教学的入门案例，同时在工业生产中也有实际应用，比如在金属加工业中如何切割原材料以减少浪费并增…
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EelasticSearch是什么？及EelasticSearch的安装

EelasticSearch是什么？及EelasticSearch的安装

一、概述 Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 构建的开源分布式搜索引擎和分析引擎。它专为云计算环境设计，提供了一个分布式的、高可用的实时分析和搜索平台。Elasticsearch 可以处理大量数据，并且具备横向扩展能力，能够通过增加更多的…
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Jmeter三个常用组件

Jmeter三个常用组件

Jmeter三个常用组件 一、线程组二、 HTTP请求三、查看结果树 线程组：jmeter是基于线程来运行的，线程组主要用来管理线程的数量，线程的执行策略。 HTTP请求：HTTP请求是jmeter接口测试的核心部分，主要使用HTTP取样器来发…
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Android 12 如何加载 native 原生库

Android 12 如何加载 native 原生库

在 Android 7.0 及更高版本中，系统库与应用库是分开的。 图1. 原生库的命名空间 原生库的命名空间可防止应用使用私有平台的原生 API（例如使用 OpenSSL）。该命名空间还可以避免应用意外使用平台库（而非它们自己的库）的…
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