attributeError：＆＃x27; mapdataset＆＃x27;对象没有属性＆＃x27; preprocess＆＃x27;在tensorflow_federated TFF中
我正在测试本教程，并以非IID分布进行联合学习： https://www.tensorflow.org/federated/tutorials/tff_for_federated_learning_research_compression…
valueError：`input_spec`是collections.abc.mapping（例如，dict），因此它必须包含一个带有键`＆＃x27; x＆＃x27;'的条目，代表输入（s）
我正在测试本教程，其中包含非IID分布的联合学习：，并使用 tff.simulation.datasets.datasets.build_single_single_label_dataset（）作为生成数据集…
缺少所需的位置参数：
我试图根据LSTM方法实施联合学习。 def create_keras_model(): model = Sequential() model.add(LSTM(32, input_shape=(3,1))) model.add(Dense(1)) r…
如何使用 TensorflowFederated 中的聚合客户端指标更新集中式服务器模型
我使用 TensorFlow Federated 框架设计了联邦学习模型。迭代过程定义如下， iterative_process = tff.learning.build_federated_averaging_process( m…
类型规范和“to_representation_for_type”中的值之间的元素数量不匹配。类型规范有 2 个元素，值有 5 个元素
我使用tensorflow fedprox来实现联邦学习。(tff.learning.algorithms.build_unweighted_fed_prox) def model_fn(): keras_model = create_keras_model…
TFF ：修改state的值
iterative_process.initialize() 返回的状态对象通常是一个包含 numpy 数组的 Python 容器（tuple、collections.OrderedDict 等）。我希望状态的值不…
使用 create_tf_dataset_for_client() 定义数据集中的训练示例
我正在为联合设置准备一个数据集，在下面的代码中，我有多个 CSV 文件，并且每个文件都被视为单个客户端。 dataset_paths = { 'client_0': '/content/…
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