TFF 官方demo解释

安装流程
https://github.com/tensorflow/federated/blob/master/docs/install.md

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.enable_v2_behavior()
import tensorflow_federated as tff# Load simulation data.
#负载模拟数据。
source, _ = tff.simulation.datasets.emnist.load_data()
def client_data(n):return source.create_tf_dataset_for_client(source.client_ids[n]).map(lambda e: {'x': tf.reshape(e['pixels'], [-1]),'y': e['label'],}).repeat(10).batch(20)# Pick a subset of client devices to participate in training.
#选择要参加培训的客户端设备的子集。
train_data = [client_data(n) for n in range(3)]# Grab a single batch of data so that TFF knows what data looks like.
#获取一批数据，以便tff知道数据是什么样子的。
sample_batch = tf.nest.map_structure(lambda x: x.numpy(), iter(train_data[0]).next())# Wrap a Keras model for use with TFF.
#将路缘石模型包装起来，以便与tff一起使用。
def model_fn():model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(10, tf.nn.softmax, input_shape=(784,),kernel_initializer='zeros')])model.compile(loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(0.1),metrics=[tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])return tff.learning.from_compiled_keras_model(model, sample_batch)# Simulate a few rounds of training with the selected client devices.
#使用选定的客户端设备模拟几轮培训。
trainer = tff.learning.build_federated_averaging_process(model_fn)
state = trainer.initialize()
for _ in range(5):state, metrics = trainer.next(state, train_data)print (metrics.loss)

运行结果

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