Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.
Switch to English

tff.simulation.TransformingClientData

GitHub üzerinde Görünüm kaynak

Dönüşümler müşteri verileri, potansiyel yalancı istemcileri ekleyerek genişleyen.

Inherits Gönderen: ClientData

raw_client_data Her istemci sözde bazı müşterileri sayıya "genişletilmiş" bir. Her istemci kimliği orijinal istemci kimliği artı birleştirilmiş tamsayı endeksi oluşan bir dizidir. Örneğin, ham istemci kimliği "client_a" sözde müşteri kimlikleri "client_a_0", "client_a_1" ve "client_a_2" genişletilir olabilir. Bir fonksiyon, fn (x) veri noktası fn yapıcı (ham) client_id ve indeks i parametreli yeni veri noktasının için x eşleştirir. Örneğin x, görüntü, daha sonra make_transform_fn ( "client_a", 0) (x) make_transform_fn ( "client_a", 1) (x) açı ile tespit görüntünün bir rastgele dönme olabilir iken, kimlik olabilir ise "client_a" ve "1" bir karması. Tipik olarak, geleneksel olarak kimlik işlevine indeksi 0 tekabül kimlik destekleniyorsa.

raw_client_data Bir ClientData genişletmek için.
make_transform_fn döner bir çağrılabilir o haritalar datapoint yeni bir veri noktasının x' için x olduğunu bir işlev. make_transform_fn i bir tam sayı endeksidir (raw_client_id i) make_transform_fn olarak anılacaktır, ve bir işlev fn (x) döndürmelidir ->, x. Örneğin x, görüntü, daha sonra make_transform_fn ( "client_a", 0) (x) make_transform_fn ( "client_a", 1) (x) açı ile tespit görüntünün bir rastgele dönme olabilir iken, kimlik olabilir ise "client_a" ve "1" bir karması. Transform_fn_cons döner Eğer None , hiçbir dönüşüm gerçekleştirilir. Tipik olarak, geleneksel olarak kimlik işlevine indeksi 0 tekabül kimlik destekleniyorsa.
num_transformed_clients dönüştürülmüş istemcilerin sayısı elde edilir. Gerçek müşteri sayısının bir tamsayı çoklu k ise, endeks 0 ... k-1 ile, gerçek müşteri başına tam olarak k sözde müşterileri olacak. Herhangi bir geri kalan g ilk g gerçek istemcilerden oluşturulur ve k indeks değerinin verilecektir.

client_ids Bu veri kümesindeki müşteriler için dize tanımlayıcıları listesi.
dataset_computation Bir tff.Computation bir veri kümesi dönen bir müşteri kimliği kabul.

ClientData desteklemeyen uygulamalar dataset_computation artırmalıdır NotImplementedError bu özellik erişilen eğer.

element_type_structure istemci veri kümelerinin eleman tipi bilgileri.

bu veri setleri tarafından döndürülen elemanlar ClientData nesne.

Yöntemler

create_tf_dataset_for_client

Görünüm kaynağı

Yeni bir oluşturur tf.data.Dataset istemci eğitim örneklerini içeren.

args
client_id dize istenen istemci için CLIENT_ID.

İadeler
Bir tf.data.Dataset nesnesi.

create_tf_dataset_from_all_clients

Görünüm kaynağı

Yeni bir oluşturur tf.data.Dataset tüm müşteri örneklerini içeren.

Bu fonksiyon, dağınımsız modelleri (NUM_CLIENTS = 1) merkezi kullanımı eğitimi için tasarlanmıştır. Bu federe modellerine karşı bir karşılaştırma noktası olarak yararlı olabilir.

Şu anda, uygulama sırayla tek istemciden tüm örneklerini içeren bir veri kümesi üretir ve böylece genellikle ek karıştırma yapılmalıdır.

args
seed İsteğe bağlı, bir tohum müşteriler birleştirilmiş veri kümesi işleme sırasını belirlemek için. Tohum herhangi bir 32-bit işaretsiz bir tamsayı ya da tamsayılar bir dizi olabilir.

İadeler
Bir tf.data.Dataset nesnesi.

datasets

Görünüm kaynağı

Getirileri tf.data.Dataset rasgele sırada her müşteri için.

Bu fonksiyon, üst düzey birleşik hesaplama sağlanacak müşteri verileri statik bir dizi yapı kullanım için tasarlanmıştır.

args
limit_count İsteğe bağlı, veri setleri maksimum sayıda dönmek için.
seed İsteğe bağlı, bir tohum müşteriler birleştirilmiş veri kümesi işleme sırasını belirlemek için. Tohum herhangi bir 32-bit işaretsiz bir tamsayı ya da tamsayılar bir dizi olabilir.

from_clients_and_fn

Görünüm kaynağı

Bir oluşturur ClientData verilen fonksiyonun dayalı.

args
client_ids create_tf_dataset_for_client_fn için geçerli girişler client_ids bir boş olmayan bir liste.
create_tf_dataset_for_client_fn Yukarıdaki listeden bir CLIENT_ID alır ve bir döndüren bir işlev tf.data.Dataset .

İadeler
Bir ClientData .

preprocess

Görünüm kaynağı

Uygular preprocess_fn her müşterinin verilerine.

train_test_client_split

Görünüm kaynağı

(Tren, testi) bir çift döndürür ClientData .

Bu yöntem bölümleri müşterileri client_data ikiye ClientData ayrık setleri ile nesneleri ClientData.client_ids . Test Tüm müşteriler ClientData boş olmayan veri setlerini olması garantilidir, ancak eğitim ClientData Verisiz müşterilerine olabilir.

args
client_data Baz ClientData bölünmeye.
num_test_clients Kaç müşteri test etmek için uzatmak. Biz boş üretmek istemiyoruz, çünkü 1 - Bu en len (client_data.client_ids) de olabilir ClientData .

İadeler
Test_client_data olan bir çift (train_client_data, test_client_data), num_test_clients kısıtlama, rastgele, konu için seçilen her kendi veri kümesi en az 1 toplu var.

yükseltmeler
ValueError Eğer num_test_clients tarafından satistifed edilemez client_data , ya da çok fazla müşteriler boş veri kümelerini var.