tff中如何将数据分配到每个节点

在 TensorFlow Federated (TFF) 中，可以使用 `tff.federated_map` 函数将数据分配到每个节点。该函数接受一个函数和一个 `tff.FederatedType` 对象作为输入，然后将该函数应用到每个节点的 `tff.FederatedType` 对象上。

例如，如果要将一个具有以下结构的 `tf.data.Dataset` 分配到 TFF 中的每个节点中：

dataset = tf.data.Dataset.range(10).batch(2)

可以使用以下代码将该数据分配到 TFF 中的每个节点中：

iterative_process = ...  # 定义 federated 计算过程

@tff.tf_computation(tf.int64)
def dataset_computation(size):
  dataset = tf.data.Dataset.range(size).batch(2)
  return dataset

federated_dataset = tff.federated_map(dataset_computation, iterative_process.initialize.type_signature.result)

在上面的代码中，`dataset_computation` 函数将输入的 `size` 参数用于创建一个 `tf.data.Dataset` 对象，并将其返回。然后，`tff.federated_map` 函数将 `dataset_computation` 函数应用到 `iterative_process.initialize.type_signature.result` 中定义的每个节点的 `tff.FederatedType` 对象上，从而将数据分配到每个节点中。