使用fashionmnist数据集时,如何修改emnist_train, emnist_test = tff.simulation.datasets.emnist.load_data(cache_dir = '/home/cqx/PycharmProjects/cache/fed_emnist_digitsonly') example_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[0]) example_element = next(iter(example_dataset)) example_element['label'].numpy()

时间: 2023-06-08 11:05:28 浏览: 48
对于fashionmnist数据集,需要修改load_data函数的参数,代码如下: fashion_train, fashion_test = tff.simulation.datasets.fashion_mnist.load_data(cache_dir='/home/cqx/PycharmProjects/cache/fed_fashion_mnist') example_dataset = fashion_train.create_tf_dataset_for_client(fashion_train.client_ids[0]) example_element = next(iter(example_dataset)) example_element['label'].numpy() 这样就可以加载fashionmnist数据集,并且得到一个示例元素的标签(label)。
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import nest_asyncio nest_asyncio.apply() import collections import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow_federated as tff np.random.seed(0) tff.federated_computation(lambda: 'Hello, World!')() emnist_train, emnist_test = tff.simulation.datasets.emnist.load_data(cache_dir = '/home/cqx/PycharmProjects/cache/fed_emnist_digitsonly') example_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[0]) example_element = next(iter(example_dataset)) example_element['label'].numpy()当把数据集换成本地fashion_mnist时,代码该如何修改

如果要将数据集从emnist_train更改为fashion_mnist,则需要对代码进行以下更改: 1. 导入fashion_mnist数据集 ``` from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist ``` 2. 加载fashion_mnist数据集 ``` (x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data() ``` 3. 将数据集转换为TFF格式 ``` def preprocess_fn(images, labels): images = tf.expand_dims(images, axis=-1) images = tf.cast(images, tf.float32) / 255.0 labels = tf.one_hot(labels, 10) return collections.OrderedDict(x=images, y=labels) def make_federated_data(client_data, client_ids): return [client_data.create_tf_dataset_for_client(client_id) .map(preprocess_fn) .shuffle(500) .repeat(NUM_EPOCHS) .batch(BATCH_SIZE) .prefetch(PREFETCH_BUFFER) for client_id in client_ids] train_data = make_federated_data(fashion_mnist, client_ids) ``` 在替换原始数据集之后,这些更改将确保新数据集与代码一起工作。

example_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[0])如何将该段代码修改为使用本地的fashion_mnist数据

集呢? 您可以尝试使用以下代码将 `example_dataset` 进行修改以使用本地的 fashion_mnist 数据集: ``` import tensorflow_federated as tff from tensorflow import keras fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() def preprocess(dataset): def batch_format_fn(element): return (tf.reshape(element['pixels'],[-1,784]),tf.reshape(element['label'],[-1,1])) return dataset.repeat(NUM_EPOCHS).map(batch_format_fn).shuffle(SHUFFLE_BUFFER).batch(BATCH_SIZE) def make_federated_data(client_data, client_ids): return [preprocess(client_data.create_tf_dataset_for_client(client_id)) for client_id in client_ids] emnist_train, emnist_test = tff.simulation.datasets.emnist.load_data() fashion_mnist_train, fashion_mnist_test = fashion_mnist.load_data() fashion_mnist_train_client = tff.simulation.ClientData.from_tensor_slices( {'pixels': train_images, 'label': train_labels}) fashion_mnist_test_client = tff.simulation.ClientData.from_tensor_slices( {'pixels': test_images, 'label': test_labels}) federated_train_data_fashion_mnist = make_federated_data(fashion_mnist_train_client, fashion_mnist_train_client.client_ids) example_dataset = federated_train_data_fashion_mnist[0] ``` 这段代码将使用 `tff.simulation.datasets.emnist.load_data()` 加载 EMNIST 数据集,并使用 `fashion_mnist.load_data()` 加载 fashion_mnist 数据集。然后,它将为 `fashion_mnist` 创建 `ClientData` 对象,然后将 `ClientData` 对象转换为可以在 TFF 训练环境中使用的联合数据集。最后,它将 `example_dataset` 赋值给第一个 "fashion_mnist" 客户端的数据集。

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### 回答1: 以下是以fashionmnist为数据集的代码: python import tensorflowederated as tff from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data() def preprocess(x, y): x = tf.cast(x, tf.float32) y = tf.cast(y, tf.int32) x = x / 255.0 return {'pixels': x}, y BATCH_SIZE = 32 emnist_train = tff.simulation.ClientData.from_clients_and_fn( client_ids=['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'], create_tf_dataset_for_client_fn=lambda client_id: tf.data.Dataset.from_tensor_slices(preprocess(x_train, y_train)).batch(BATCH_SIZE)) client_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client(emnist_train.client_ids[i]) ### 回答2: 将 client_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client(emnist_train.client_ids[i]) 改写为以 fashionmnist 为数据集的代码,可以参考以下示例: python import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np # 加载 fashionmnist 数据集 fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() # 对数据进行归一化处理 train_images = train_images / 255.0 test_images = test_images / 255.0 # 创建客户端 ID client_ids = ['client1', 'client2', 'client3', ...] # 创建客户端数据集 client_datasets = [] for i in range(len(client_ids)): # 根据客户端 ID 获取对应的训练数据和标签 client_train_images = train_images[i*1000 : (i+1)*1000] client_train_labels = train_labels[i*1000 : (i+1)*1000] # 构建客户端数据集 client_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((client_train_images, client_train_labels)) # 添加到客户端数据集列表 client_datasets.append(client_dataset) # 输出客户端数据集的大小 for i in range(len(client_ids)): print(f'客户端 {client_ids[i]} 的数据集大小为: {len(list(client_datasets[i]))}') 上述代码将 fashionmnist 数据集加载进来后,根据客户端的数量进行数据集划分,每个客户端的数据集都存储在 client_datasets 列表中,并且输出了每个客户端数据集的大小。请根据实际需要调整代码细节。 ### 回答3: 要将以上的代码改写为以FashionMNIST为数据集的代码,可以按照以下步骤进行: 1. 首先,导入相关的库和模块: python import tensorflow as tf import numpy as np 2. 然后,加载FashionMNIST数据集并进行预处理: python (x_train, y_train), _ = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data() x_train = x_train.astype('float32') / 255 y_train = y_train.astype('int32') 3. 创建一个列表来存储客户端的数据集: python client_datasets = [] 4. 遍历每个客户端ID,创建客户端的数据集: python for client_id in range(num_clients): # num_clients是客户端的总数目 client_x = x_train[train_indices[client_id]] client_y = y_train[train_indices[client_id]] client_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((client_x, client_y)).batch(batch_size) client_datasets.append(client_dataset) 在这里,train_indices是一个存储了将数据集划分为客户端的训练集的索引的列表,batch_size是每个客户端的批次大小。 最后,client_datasets列表中的每个元素就是一个客户端的FashionMNIST数据集了。
好的,以下是一段示例代码,用于在TFF联邦学习中将FashionMNIST数据集分配到不同节点: python import tensorflow as tf import tensorflow_federated as tff # 定义一个获取FashionMNIST数据集的函数 def get_fashion_mnist(): (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data() # 将数据转换为浮点数,并将值缩放到0到1之间 train_images = train_images / 255.0 test_images = test_images / 255.0 # 将标签转换为整数 train_labels = train_labels.astype('int32') test_labels = test_labels.astype('int32') # 返回数据集 return (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) # 获取FashionMNIST数据集 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = get_fashion_mnist() # 定义用于创建联邦数据集的函数 def create_federated_data(): # 将数据转换为联邦学习格式 train_data = [train_images[i:i+100], train_labels[i:i+100] for i in range(0, len(train_images), 100)] test_data = [test_images[i:i+100], test_labels[i:i+100] for i in range(0, len(test_images), 100)] # 创建联邦数据集 train_federated_data = tff.simulation.client_data.ConcreteClientData(train_data) test_federated_data = tff.simulation.client_data.ConcreteClientData(test_data) # 返回联邦数据集 return train_federated_data, test_federated_data # 创建联邦数据集 train_federated_data, test_federated_data = create_federated_data() # 定义一个获取联邦数据集的函数 def get_federated_data(): return train_federated_data, test_federated_data # 使用TensorFlow Federated库创建联邦学习模型并训练 federated_train_data, federated_test_data = get_federated_data()
好的,以下是使用 TensorFlow Federated 实现Fashion-MNIST联邦学习的示例代码: import collections import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow_federated as tff from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist # Load the Fashion-MNIST dataset (x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data() # Define the preprocessing function def preprocess(dataset): def batch_format_fn(element): return (tf.reshape(element['pixels'], [-1, 784]), tf.reshape(element['label'], [-1, 1])) return dataset.repeat(NUM_EPOCHS).batch(BATCH_SIZE).map(batch_format_fn) # Define the CNN model def create_model(): model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Reshape(input_shape=(784,), target_shape=(28, 28, 1)), tf.keras.layers.Conv2D(32, 5, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 5, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) return model # Define the Federated Averaging process iterative_process = tff.learning.build_federated_averaging_process( create_model_fn=create_model, client_optimizer_fn=lambda: tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.02), server_optimizer_fn=lambda: tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=1.0), use_experimental_simulation_loop=True ) # Create a TFF dataset from the Fashion-MNIST dataset TrainElement = collections.namedtuple('TrainElement', 'pixels label') train_data = [] for i in range(len(x_train)): train_data.append(TrainElement(x_train[i], y_train[i])) train_dataset = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: train_data, output_types=(tf.uint8, tf.uint8)) preprocessed_train_dataset = preprocess(train_dataset) # Define the hyperparameters BATCH_SIZE = 100 NUM_CLIENTS = 10 NUM_EPOCHS = 5 SHUFFLE_BUFFER = 500 # Simulate the Federated Averaging process def sample_clients(dataset, num_clients): client_ids = np.random.choice(range(len(dataset)), num_clients, replace=False) return [dataset[i] for i in client_ids] def evaluate(iterative_process, preprocessed_test_dataset): model = create_model() tff.learning.assign_weights_to_keras_model(model, iterative_process.get_model_weights()) keras_model = tff.learning.from_keras_model( model, input_spec=preprocessed_test_dataset.element_spec, loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(), metrics=[tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()] ) return keras_model.evaluate(preprocessed_test_dataset) state = iterative_process.initialize() for epoch in range(NUM_EPOCHS): sampled_clients = sample_clients(preprocessed_train_dataset, NUM_CLIENTS) federated_data = [sampled_clients[i:i+5] for i in range(0, len(sampled_clients), 5)] state, metrics = iterative_process.next(state, federated_data) print(f'Epoch {epoch + 1}, loss={metrics.loss}, accuracy={metrics.sparse_categorical_accuracy}') test_element = collections.namedtuple('TestElement', 'pixels label') test_data = [] for i in range(len(x_test)): test_data.append(test_element(x_test[i], y_test[i])) test_dataset = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: test_data, output_types=(tf.uint8, tf.uint8)) preprocessed_test_dataset = preprocess(test_dataset) test_metrics = evaluate(iterative_process, preprocessed_test_dataset) print('Test accuracy:', test_metrics.sparse_categorical_accuracy) 这个代码实现了基于TensorFlow Federated的Fashion-MNIST联邦学习。它使用卷积神经网络对Fashion-MNIST图像进行分类,使用FedAvg算法在多个客户端之间进行全局模型训练。代码包括以下步骤: 1. 加载Fashion-MNIST数据集,预处理数据并定义CNN模型。 2. 定义FedAvg算法的迭代过程,并初始化联邦学习状态。 3. 使用sample_clients()函数随机抽取n个客户端进行本地模型训练。 4. 使用next()函数将本地模型更新发送给服务器并聚合模型权重。 5. 使用evaluate()函数评估模型在测试数据集上的准确率。 6. 在整个训练过程中,迭代NUM_EPOCHS次。 希望这个例子可以帮助你实现Fashion-MNIST联邦学习。

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