時間フレームの長さが 128 の 3 チャネル (X、Y、Z) 加速度計データセットを使用して、TFF (Tensorflow Federated) で FedAvg アルゴリズムを使用して連合モデルをトレーニングしたいと考えています。
私の目標は、フェデレーション モデルをトレーニングすることです。
tff.learning.from_keras_model
TensorFlow Federated Web サイトのガイドは、ほとんどの場合、モデルに必要な形式で既に提供されているデータセットを扱います。
tensorflow_federated.python.simulation.hdf5_client_data.HDF5ClientData
生のデータセットを TFF の目的の形式に変換する方法がわかりません。
私が使用しているデータセットの形状は次のとおりです。
X: (-1, 128, 3) and Y: (-1)
X: 浮動小数点数 Y: 0 ～ 6 の範囲のデータセットの整数ラベル
これに取り組む方法について、誰かが私にいくつかの指針/例を教えてもらえますか?