你能给我一段用TFF运行EMNIST数据集并且考虑差分隐私的案例代码吗

当然可以，以下是一个简单的 TFF EMNIST 数据集的案例代码，并且考虑了差分隐私。

import tensorflow as tf
import tensorflow_federated as tff

# 加载 EMNIST 数据集
emnist_train, emnist_test = tff.simulation.datasets.emnist.load_data()

# 定义模型
def create_compiled_keras_model():
    model = tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.Conv2D(32, 5, padding='same', activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
        tf.keras.layers.MaxPooling2D(),
        tf.keras.layers.Flatten(),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
    ])
    model.compile(
        loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),
        optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.02),
        metrics=[tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])
    return model

# 定义模型类型
model_type = tff.framework.type_from_tensors(create_compiled_keras_model().weights)

# 定义差分隐私参数
epsilon = 1e-3
delta = 1e-5
noise_multiplier = epsilon / delta

# 定义客户端计算函数
@tff.tf_computation(model_type, tf.float32)
def client_update(model, dataset, initial_weights):
    # 定义损失函数
    def loss_fn():
        return tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()(model(dataset['x']), dataset['y'])
    
    # 定义优化器
    optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.02)

    # 添加差分隐私噪声
    dp_aggregate_fn = tff.utils.build_dp_aggregate_fn(
        noise_multiplier=noise_multiplier,
        expected_total_weight=dataset.num_examples,
        adaptive_clip_learning_rate=0.01,
        target_unclipped_quantile=0.5)
    weights_delta, _ = optimizer.minimize(
        loss_fn, var_list=model.trainable_variables)
    weights_delta = dp_aggregate_fn(weights_delta)

    # 返回更新后的权重
    return tff.structure.map_structure(
        lambda v, d: v + d,
        initial_weights.trainable,
        weights_delta), dataset.num_examples

# 定义服务端计算函数
@tff.federated_computation(model_type.trainable, tff.type_at_clients(emnist_train.element_type))
def server_update(model_weights, federated_dataset):
    # 客户端计算
    client_results = tff.federated_map(
        client_update,
        (tff.federated_broadcast(model_weights), federated_dataset, model_weights))

    # 计算客户端权重的加权平均值
    weight_denom = tf.cast(
        tff.federated_sum(client_results[1]), tf.float32)
    weighted_client_updates = tff.federated_mean(
        client_results[0], weight=client_results[1])

    # 更新模型权重
    return tff.structure.map_structure(
        lambda v: v / weight_denom,
        weighted_client_updates)

# 训练模型
iterative_process = tff.learning.build_federated_averaging_process(
    model_fn=create_compiled_keras_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),
    dp_sum_query=tff.utils.GaussianSumQuery(
        l2_norm_clip=1.0,
        stddev=0.1),
    noise_multiplier=noise_multiplier)

state = iterative_process.initialize()
for i in range(10):
    state, metrics = iterative_process.next(state, emnist_train)
    print('round {:2d}, metrics={}'.format(i, metrics))

这段代码使用 TFF 构建了一个联邦学习的迭代过程，其中每个客户端在更新模型权重时会添加差分隐私噪声。具体来说，我们使用 `tff.utils.build_dp_aggregate_fn` 函数来添加差分隐私噪声，该函数使用了一种自适应的裁剪方法，以更好地控制噪声的大小。在上面的代码中，我们使用了高斯机制，即 `tff.utils.GaussianSumQuery`，来提供 dp_sum_query。

注意，这里的代码中只是一个简单的案例，实际上，差分隐私的设计需要考虑更多的因素，例如隐私预算的分配，裁剪因子的选择等。