如何实现我自己的联合算法使用 tensorflow federated答案

【问题标题】：How to implement my own federated algorithm Usinsg tensorflow federated如何实现我自己的联合算法使用 tensorflow federated
【发布时间】：2019-12-20 18:53:53
【问题描述】：

我已阅读 tensorflow.org 上有关 tensorflow federated 的所有文档，但我不确定如何实现我自己的联合算法。例如，我有一个编译好的 keras 模型，我知道如何将其转换为 tff.computation。似乎为了构建一个联合算法，应该构建一个 iterative_process。任何人都可以在这方面帮助我吗？

非常感谢，

【问题讨论】：

标签： tensorflow tensorflow-federated federated-learning

【解决方案1】：

您可以在 tensorflow federated repo 中读取文件 optimizer_utils.py，该文件位于 python/learning/framework/

更多详情，请参阅link

名为 one_round_computation 的函数在一轮中实现了联邦算法的编排逻辑。最重要的是使用 tff.federated_map、tff.federated_broadcast、tff.federated_collect...构建抽象语法树...

【讨论】：

【解决方案2】：

您应该使用以下代码：

tff.learning.from_compiled_keras_model(kera_model, dummy_batch)

【讨论】：

这只是将您的模型编译为 tff.learning 对象。我想实现我自己的联合算法，而不是我自己的神经网络架构。