TensorFlow fédéré
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La plate-forme TensorFlow Federated (TFF) se compose de deux couches :
- Federated Learning (FL) , des interfaces de haut niveau pour brancher les modèles existants d' apprentissage Keras ou machines non-KERAS dans le cadre de TFF. Vous pouvez effectuer des tâches de base, telles que la formation ou l'évaluation fédérée, sans avoir à étudier les détails des algorithmes d'apprentissage fédéré.
- Fédérée de base (FC) , des interfaces de niveau inférieur pour exprimer de manière concise des algorithmes personnalisés fédérées en combinant tensorflow avec des opérateurs de communication distribués dans un environnement de programmation fonctionnel fortement typé.
Commencez par les didacticiels TFF qui vous guidera à travers les principaux concepts de la FFT et les API en utilisant des exemples pratiques. Assurez - vous de suivre les instructions d'installation pour configurer votre environnement pour une utilisation avec TFF.
Les guides plus détaillés (voir la barre latérale gauche de cette page) fournissent ensuite des informations de référence sur des sujets importants.
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Dernière mise à jour le 2021/04/22 (UTC).
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