联邦学习中的什么状态 = iterative_process.initialize() dow

问题描述

我是联邦学习的新手，我尝试实现图像分类的 FL 代码，但我无法理解这一行：state = iterative_process.initialize() ，权重从哪里影响到服务器？

解决方法

初始权重的生成方式取决于您所掌握的 tff.templates.IterativeProcess 的特定实现。使用 tff.learning.build_federated_averaging_process，这些权重将与 those returned upon invocation of the model_fn 相同。

但是，如果您愿意，您可以控制这些语义。

例如，权重可以从磁盘加载：

@tff.tf_computation
def get_weights_from_disk():
  # load weights from wherever
  return loaded_weights

@tff.federated_computation
def server_init():
  # There may be state other than weights that needs to get returned from here,# as in the implementation of build_federated_averaging_process.
  return tff.federated_eval(get_weights_from_disk,tff.SERVER),...

然后您可以像这样创建一个新的迭代过程，只要我们上面编写的函数的类型签名与我们尝试替换的迭代过程中的初始化函数的类型相匹配：

old_iterproc = tff.learning.build_federated_averaging_process(...)
new_iterproc = tff.templates.IterativeProcess(intialize_fn=server_init,next_fn=old_iterproc.next)