TensorFlow-Federated简介与安装

1、简介

• TensorFlow Federated（TFF）是一个用于机器学习和其他分布式数据计算的开源框架。TFF 的开发旨在促进联邦学习 （FL）的开放研究和实验。
• 联邦学习是一种机器学习方法，其中一个共享的全局模型在许多参与的客户之间进行训练，这些客户将他们的训练数据保存在本地，而无需将敏感的数据上传到服务器。
• TFF使开发人员能够在他们的模型和数据中使用包含的联邦学习算法，以及试验新的算法。TFF提供的构建块还可以用于实现非学习计算，例如对分散数据的聚合分析。
• TensorFlow Federated (TFF) 平台包含两层：
  • 联合学习 (FL)：该层提供了一组高阶接口，使开发者能够将包含的联合训练和评估实现应用于现有的TensorFlow模型。
  • Federated Core (FC)：该系统的核心是一组较低阶接口，可以通过在强类型函数式编程环境中结合使用TensorFlow与分布式通信运算符，简洁地表达新的联合算法。这一层也是构建联合学习的基础。
• 官方网站：TensorFlow Federated (google.cn)

2、安装

• 安装指南：安装 TensorFlow Federated (google.cn)
• 本次安装是在Windows下使用pip进行安装。
• 首先打开你要存储工程的文件夹，在该文件夹下打开cmd，输入如下命令。

  • virtualenv --python python3 "TensorFlow-Federated"  # 创建虚拟环境
    cd TensorFlow-Federated   # 进入目录
    Scripts\activate  # 激活虚拟环境
    pip install --upgrade pip  # 将虚拟环境中的pip更新到最新

•  安装TensorFlow Federated Python软件包。

  • pip install --upgrade tensorflow_federated -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

  • 安装报错，显示如下。
  • 
  • 原因：pip安装报错 RuntimeError：Python version 2.7 or 3.4+ is required——解决办法_恣睢s的博客-CSDN博客
  • 我使用的版本是3.11.3，所以只能重装python3.9以下的版本。我这里选择安装3.7。
  • 再已经有python3.11的前提下，再安装python3.7。方法：Windows安装多个不同版本Python并切换使用-CSDN博客
  • 安装完毕后，从头开始重新进行操作。（需要指定python版本）

  • virtualenv --python=python3.7 "TensorFlow-Federated"  # 创建虚拟环境
    cd TensorFlow-Federated   # 进入目录
    Scripts\activate  # 激活虚拟环境
    pip install --upgrade tensorflow_federated -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• 输入下列代码，测试是否安装成功。

  • python -c "import tensorflow_federated as tff; print(tff.federated_computation(lambda: 'Hello World')())"