example_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[0])该行代码如果要将数据集修改为本地的fashion_mnist数据集，应该如何修改代码

要将数据集修改为fashion_mnist数据集，可以使用以下代码：

from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()

# 将数据转换为tf.data.Dataset格式
train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images, train_labels)).shuffle(10000).batch(32)
test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_images, test_labels)).batch(32)

# 选择第一个客户端的数据
example_dataset = train_ds.take(1)

这里使用了`fashion_mnist.load_data()`函数来加载数据集，然后将数据转换为`tf.data.Dataset`格式。最后选择第一个客户端的数据集作为样例数据集。