example_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[0])使用本地的fashion-mnist数据集时该如何修改此代码

如果您想使用本地的fashion-mnist数据集替换EMNIST数据集，您需要采取以下步骤：

1. 导入您的数据集

您需要使用Python库将fashion-mnist数据集读入Python脚本中。您可以使用像TensorFlow、Keras、NumPy等库来处理图像数据。 在下面的示例中，我们使用TensorFlow。

import tensorflow_datasets as tfds

(ds_train, ds_test), ds_info = tfds.load('fashion_mnist', split=['train', 'test'], with_info=True, as_supervised=True)

2. 调整函数参数

现在您需要调整`create_tf_dataset_for_client()`函数来处理您的新数据集。 将以下代码替换为原始EMNIST数据集代码：

example_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client(emnist_train.client_ids[0])

替换为以下代码：

example_dataset = ds_train

现在您已经成功地将EMNIST数据集替换为您的本地fashion-mnist数据集。