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？

您可以使用以下代码将该段代码修改为使用本地的fashion_mnist数据集：

import tensorflow as tf
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
emnist_train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(({'pixels': x_train.astype('float32')/255.0}, y_train)).batch(100)
example_dataset = emnist_train.take(1)

在这个修改后的代码块中，我们首先导入fashion_mnist数据集并加载训练和测试数据。然后我们使用 `from_tensor_slices` 方法创建 `emnist_train` 数据集，并将像素数据标准化为0和1之间的浮点数。最后，我们使用 `take` 方法来获取一个名为 `example_dataset` 的子集数据集，这个子集数据集包含训练集中的第一个客户端的数据。