问题描述
collected_output=tff.federated_collect(client_outputs)。
详细代码请参考此question。
我的问题是照片上用红色标记的部分之间的区别。就 FL 算法而言，我认为 client_outputs 是单个客户端的输出，而 collected_output 是 SequenceType，因为每个 client_outputs 是组合在一起的。这样对吗？如果我的猜测是正确的，member 是一组带有 client_outputs 的单个客户成员吗？
解决方法
这个术语可能有点棘手。 client_outputs 不完全是“单个客户的输出”，它仍然代表所有 客户输出，但它们不能单独寻址。重要的是，TFF 区分数据存在（“放置”）在客户端，它没有被传达。 collected_outputs 在某种意义上是所有单个客户端输出的流，尽管 位置 已更改（值已通过 tff.federated_collect 传送到服务器）。
再详细一点：
在上面的类型规范中，.member 是 tff.FederatedType 上的一个属性。 TFF 指南 Federated Core > Type System 是有关不同 TFF 类型的更多详细信息的好资源。
{int32}@CLIENTS 表示由一组可能不同的整数组成的联合值，每个客户端设备一个。请注意，我们所说的单个联合值包含出现在网络中多个位置的多个数据项。可以将其视为一种具有“网络”维度的张量，尽管这种类比并不完美，因为 TFF 不允许随机访问联合值的成员组成部分。
在屏幕截图中，client_outputs 也被“放置”了 @CLIENTS（来自 .placement 属性）并遵循类似的语义：它有多个值（每个客户端一个）但单个值是不可寻址（即该值的行为不像 Python list）。
相反，collected_output 放在 @SERVER。那么这个子弹：
<weights=float32[10,5],bias=float32[5]>@SERVER 表示服务器上的权重和偏置张量的命名元组。由于我们去掉了大括号，这表明设置了 all_equal 位，即只有一个元组（无论托管该值的集群中可能有多少服务器副本）。
注意“single tuple”短语，在 tff.federated_collect 之后有一个值序列放置在服务器上。这个序列可以像 stream 一样迭代。