问题描述
我使用TFF 0.12.0 ，并且使用VGG16运行了用于图像分类的联合学习代码，这是我的代码的一部分：
def create_compiled_keras_model():
layer1 = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(output)
layer1 = tf.keras.layers.Dense(units=256)(output)
model_output = tf.keras.layers.Dense(units=2,activation='relu')(layer1)
model = tf.keras.Model(model.input,model_output)
return model
def model_fn():
keras_model = create_compiled_keras_model()
return tff.learning.from_keras_model(keras_model,sample_batch,loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(),metrics=[tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy()])
奔跑后，知道我初始化了100发子弹，准确性并没有提高。
round 1,metrics=<categorical_accuracy=0.5,loss=8.059043884277344,keras_training_time_client_sum_sec=0.0>
round 2,loss=8.059045791625977,keras_training_time_client_sum_sec=0.0>
round 3,loss=8.05904769897461,keras_training_time_client_sum_sec=0.0>
round 4,keras_training_time_client_sum_sec=0.0>
round 5,keras_training_time_client_sum_sec=0.0>
round 6,keras_training_time_client_sum_sec=0.0>
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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