如何在联合的TensorFlow中节省重量
我只想在损失降低并重用它们进行评估时节省权重。 lowest_loss = Inf if loss[round] < lowest_loss: lowest_loss = loss[round] model_weights = tra…
从联合的集中数据集切换时 - eRror可能表明您试图将张量传递给numpy调用
我正在尝试从联邦设置转换为集中学习。我已经创建了一个联合数据集，但是我想使用 create_tf_dataset_from_all_all_clients 函数创建一个用于集中学习…
当训练tensorflow联合学习模型时，为什么我会看到本地时期的输出？
我正在培训一种张量子流联合学习模型。我看不到时期的输出。详细信息如下： split = 4 NUM_ROUNDS = 5 NUM_EPOCHS = 10 BATCH_SIZE = 2 PREFETCH_BUFF…
无法列出“扩展名/v1beta1，resource = Ingresses
我试图将 kubefate 与版本 1.3.0 使用，但是在使用其原始文件应用于 kubectl apply -f ./kubefate.yaml，它弹出了错误，说 Error from server (NotFou…
[flwr] [sklearn]尝试使用梯度增强的树木
现在，我尝试使用FLWR实现梯度提升的树。 我尝试了 flwr 的示例。 他们使用LogisticRecress模型进行MNIST的分类，该模型在我的设置中起作用。 这是我…
在联合学习（TFF）中应用转移学习时获取价值ERTORROR
我想在联合学习中使用预训练的模型如下： 首先，我构建模型并在模型上设置权重，然后冻结卷积层，然后删除4个最后一层。 def create_keras_model(): m…
无法安装TensorFlow_federated
我尝试安装tensorflow联合。 pip install --quiet --upgrade tensorflow_federated_nightly 但是，当我想导入联合的张量流时，我会收到此警告，然后重…
如何在Tensorflow_federated TFF中调整CIFAR100的超级参数，而不会降低精度？
我正在尝试测试此教程 tff_for_federated_learning_research_compression 使用 cifar100数据集，但是精度 in 每轮降低！ 我对超级参数的调整是原因 是…
如何在联邦学习中使用转移学习？
我试图实施联邦学习。 （使用TensorFlow联合核心） def create_keras_model(): model = Sequential() model.add(Conv2D(16, kernel_size=(3,3), strid…
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…
