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Suporte a vários frameworks no TensorFlow Federated
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O TensorFlow Federated (TFF) foi projetado para oferecer suporte a uma ampla variedade de cálculos federados, expressos por meio de uma combinação de operadores federados do TFF que modelam a comunicação distribuída e a lógica de processamento local.
Atualmente, a lógica de processamento local pode ser expressa usando as APIs do TensorFlow (via @tff.tf_computation ) no front-end e é executada por meio do tempo de execução do TensorFlow no back-end. No entanto, pretendemos oferecer suporte a vários outros frameworks front-end e back-end (não TensorFlow) para cálculos locais, incluindo frameworks não ML (por exemplo, para lógica expressa em SQL ou linguagens de programação de uso geral).
Nesta seção, incluiremos informações sobre:
Mecanismos que o TFF fornece para dar suporte a estruturas alternativas e como você pode adicionar suporte para seu tipo preferido de front-end ou back-end ao TFF.
Implementações experimentais de suporte para frameworks não TensorFlow, com exemplos.
Roteiro provisório futuro para graduar esses recursos além do status experimental.
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Última atualização 2022-06-02 UTC.
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