client_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[i])如果数据集为本地的fashion_mnist，该如何修改代码

如果需要将数据集改为本地的fashion_mnist，需要先对应修改导入的包，使用的是tensorflow.keras.datasets.fashion_mnist，这个数据集包含了10个类别的70,000张灰度图像，每张图像的大小为28x28像素。

则可以将原有代码中的emnist_train修改为fashion_train，create_tf_dataset_for_client函数中第一个参数仍为client_ids[i]，具体代码如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist

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

fashion_train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images, train_labels))

client_dataset = fashion_train.create_tf_dataset_for_client(fashion_train.client_ids[i])

这样就可以使用本地的fashion_mnist数据集进行训练了。