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TensorFlow Federated:基于分散式数据的机器学习

from six.moves import range
import tensorflow as tf
import tensorflow_federated as tff
from tensorflow_federated.python.examples import mnist
tf.compat.v1.enable_v2_behavior()

# Load simulation data.
source, _ = tff.simulation.datasets.emnist.load_data()
def client_data(n):
  dataset = source.create_tf_dataset_for_client(source.client_ids[n])
  return mnist.keras_dataset_from_emnist(dataset).repeat(10).batch(20)

# Pick a subset of client devices to participate in training.
train_data = [client_data(n) for n in range(3)]

# Grab a single batch of data so that TFF knows what data looks like.
sample_batch = tf.nest.map_structure(
    lambda x: x.numpy(), iter(train_data[0]).next())

# Wrap a Keras model for use with TFF.
def model_fn():
  return tff.learning.from_compiled_keras_model(
      mnist.create_simple_keras_model(), sample_batch)

# Simulate a few rounds of training with the selected client devices.
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)
  • TensorFlow Federated (TFF) 是一个开源框架,用于对分散式数据进行机器学习和其他计算。我们开发 TFF 是为了促进联合学习 (FL) 的开放研究和实验,FL 是一种机器学习方法,使我们能够跨多个参与客户端训练共享全局模型,并将训练数据保存在本地。例如,FL 已被用于训练手机键盘的预测模型,但不会将敏感的输入数据上传到服务器。

    开发者可以利用借助 TFF 对其模型和数据模拟所包含的联合学习算法,以及实验新算法。TFF 提供的构建块也可用于实现非学习计算,例如对分散式数据进行聚合分析。TFF 的接口可以分成两层:

  • Federated Learning (FL) API

    该层提供了一组高阶接口,使开发者能够将包含的联合训练和评估实现应用于现有的 TensorFlow 模型。
  • Federated Core (FC) API

    该系统的核心是一组较低阶接口,可以通过在强类型函数式编程环境中结合使用 TensorFlow 与分布式通信运算符,简洁地表达新的联合算法。这一层也是我们构建联合学习的基础。
  • 借助 TFF,开发者能够以声明方式表达联合计算,从而将它们部署到不同的运行时环境中。TFF 包含一个用于实验的单机模拟运行时。请访问相关教程,并亲自试用!