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python - Tensorflow Federated で FedAVG を実装するためにデータセット (画像ではない) を準備するにはどうすればよいですか?
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。
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。
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: 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?
tensorflow - ValueError: Tensor("cnn/conv2d/kernel:0", shape=(), dtype=resource) は Tensor("Placeholder:0", shape=(), dtype=variant) と同じグラフからのものでなければなりません
私は深層学習と TFF の初心者です。EMNIST からの画像を分類するには、CNN を使用する必要があります。また、GitHub に Federated Learning for Image Classification という名前のチュートリアルが表示されます。CNN という名前のネットワークを作成し、次に forward_pass 関数を使用して cnn モデルをインスタンス化し、予測を計算します。しかし、TFF はモデル変数をトレーニング可能な変数として tff.learning.Model に渡す必要があります。CNN model.variables を出力します。名前の付け方がわからないので、cnn_conv2d_kernel を使用して cnn/conv2d/kernel を表します。これが私のコードです：
印刷された model.variables:
訓練可能な変数と訓練不可能な変数を tff.learning.Model に渡すために作成された私の変数:
)
私の部分的な tff.learning.Model コード:
私の下手な英語を許してください。
今、私は新しい問題を抱えています:
tensorflow-federated - 個々のフェデレーテッド ラーニング クライアントに対してクラスの重み付けを実装するにはどうすればよいでしょうか?
7 つのクラスと 3 ～ 5 のクライアントを使用した画像分類タスクに TensorFlow Federated を利用しようとしています。各クライアントには、ラベルの異なるクラス分布があります。私は自分のユースケースにこのチュートリアルを正常に実装し、現在改善を探しています。いくつかの質問を聞きたいんです：
- 個々のクライアントは、そのクライアントに固有のクラス分布に基づいて、損失関数で異なるクラスの重みを持つことができますか?
- もしそうなら、これをどのように実装しますか？
- そうでない場合、フェデレーテッド アベレージング プロセスでは、クライアントとグローバル モデルが同じ損失関数を共有する必要があるためですか?