联邦学习中读取本地的fashionmnist数据集后如何分配到各个节点

在联邦学习中，本地的fashionmnist数据集可以被分配到各个节点。为了保护每个节点上的私有数据，通常采用安全的加密技术来进行数据的传输和存储。具体的数据分配方式可以根据联邦学习的算法来确定。例如，可以采用水平分割的方式，将数据集按照样本的类别进行划分，然后将各个类别的训练样本分配到不同的节点中进行训练，或者使用垂直分割的方式将特征分割后分配到各个节点。这样可以充分利用分布式计算和分布式数据存储的优势，加速模型的训练，并且确保数据的隐私性。