example_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[0]) example_element = next(iter(example_dataset)) example_element['label'].numpy()假如使用本地的fashionmnist数据集，该代码应该如何修改来保持相同功能

为了使用本地的fashionmnist数据集，需要先加载数据集。可以使用TensorFlow内置的fashion_mnist.load_data()函数，加载fashionmnist数据集。然后，可以使用类似的方式创建TensorFlow数据集，以及调用该数据集的例子，以获取标签。代码示例如下：

from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist

# 加载fashionmnist数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data()

# 创建TensorFlow数据集
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices({
    'pixels': x_train.reshape(-1, 28 * 28),
    'label': y_train
})
dataset = dataset.batch(batch_size=32)

# 调用数据集的例子，以获取标签
example_element = next(iter(dataset))
example_element['label'].numpy()