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tensorflow - 联邦学习中的MODEL_SPEC（使用Tensorflow Federated Core）

问题描述

我正在尝试使用联邦代码来构建我自己的联邦学习算法。但是我遇到了一个问题。在官方教程中，它定义了 Model Spec 如下：

MODEL_SPEC = collections.OrderedDict(
            filter1 = tf.TensorSpec(shape=weights[0].shape, dtype=tf.float32),
            bias1 = tf.TensorSpec(shape=weights[1].shape, dtype=tf.float32),
            filter2 = tf.TensorSpec(shape=weights[2].shape, dtype=tf.float32),
            bias2 = tf.TensorSpec(shape=weights[3].shape, dtype=tf.float32),
            weight1 = tf.TensorSpec(shape=weights[4].shape, dtype=tf.float32),
            bias3 = tf.TensorSpec(shape=weights[5].shape, dtype=tf.float32)
        )
        MODEL_TYPE = tff.to_type(MODEL_SPEC)

我想知道是否需要将模型作为 OrderedDict 输入。我可以将模型输入为可训练的 Keras 模型吗？

谢谢！

标签： tensorflowtensorflow-federatedfederated-learning

解决方案

是的，TFF 可以tf.keras.Model使用该方法与使用（功能或顺序 API，而不是子类 API）定义的模型一起使用tff.learning.from_keras_model。

此方法用于文本生成的联邦学习和构建您自己的联邦学习算法教程。

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