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Aprendizagem federada de modelo grande eficiente para o cliente via federated_select e agregação esparsa

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Este tutorial mostra como TFF podem ser usados para treinar um grande modelo onde cada dispositivo cliente apenas downloads e atualizações uma pequena parte do modelo, usando tff.federated_select e agregação esparsas. Embora este tutorial é bastante auto-suficiente, o tff.federated_select tutorial e personalizado FL algoritmos tutorial proporcionar boas apresentações para algumas das técnicas usadas aqui.

Concretamente, neste tutorial, consideramos a regressão logística para classificação de vários rótulos, prevendo quais "tags" estão associadas a uma string de texto com base em uma representação de recurso de saco de palavras. É importante ressaltar que os custos de comunicação e computação do lado do cliente são controlados por uma constante fixa ( MAX_TOKENS_SELECTED_PER_CLIENT ), e não escala com o tamanho do vocabulário geral, o que poderia ser extremamente grande em ambientes práticos.

!pip install --quiet --upgrade tensorflow-federated-nightly
!pip install --quiet --upgrade nest-asyncio

import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()
import collections
import itertools
import numpy as np

from typing import Callable, List, Tuple

import tensorflow as tf
import tensorflow_federated as tff
tff.backends.native.set_local_python_execution_context()

Cada cliente vai federated_select as fileiras dos pesos modelo para, no máximo, isso muitas fichas únicas. Este superior limita o tamanho do modelo local do cliente e da quantidade de servidor -> cliente ( federated_select ) e cliente -> servidor (federated_aggregate ) comunicação realizada.

Este tutorial ainda deve ser executado corretamente, mesmo se você definir isso como pequeno como 1 (garantindo que nem todos os tokens de cada cliente sejam selecionados) ou com um valor grande, embora a convergência do modelo possa ser afetada.

MAX_TOKENS_SELECTED_PER_CLIENT = 6

Também definimos algumas constantes para vários tipos. Por esta colab, um token é um identificador inteiro para uma determinada palavra após a análise do conjunto de dados.

# There are some constraints on types
# here that will require some explicit type conversions:
#    - `tff.federated_select` requires int32
#    - `tf.SparseTensor` requires int64 indices.
TOKEN_DTYPE = tf.int64
SELECT_KEY_DTYPE = tf.int32

# Type for counts of token occurences.
TOKEN_COUNT_DTYPE = tf.int32

# A sparse feature vector can be thought of as a map
# from TOKEN_DTYPE to FEATURE_DTYPE. 
# Our features are {0, 1} indicators, so we could potentially
# use tf.int8 as an optimization.
FEATURE_DTYPE = tf.int32

Configurando o problema: Conjunto de dados e modelo

Construímos um pequeno conjunto de dados de brinquedo para fácil experimentação neste tutorial. No entanto, o formato do conjunto de dados é compatível com a Federated StackOverflow , eo pré-processamento e arquitetura modelo são adotadas a partir do StackOverflow problema previsão tag de Adaptive Federated Optimization .

Análise e pré-processamento do conjunto de dados

NUM_OOV_BUCKETS = 1

BatchType = collections.namedtuple('BatchType', ['tokens', 'tags'])

def build_to_ids_fn(word_vocab: List[str],
                    tag_vocab: List[str]) -> Callable[[tf.Tensor], tf.Tensor]:
  """Constructs a function mapping examples to sequences of token indices."""
  word_table_values = np.arange(len(word_vocab), dtype=np.int64)
  word_table = tf.lookup.StaticVocabularyTable(
      tf.lookup.KeyValueTensorInitializer(word_vocab, word_table_values),
      num_oov_buckets=NUM_OOV_BUCKETS)

  tag_table_values = np.arange(len(tag_vocab), dtype=np.int64)
  tag_table = tf.lookup.StaticVocabularyTable(
      tf.lookup.KeyValueTensorInitializer(tag_vocab, tag_table_values),
      num_oov_buckets=NUM_OOV_BUCKETS)

  def to_ids(example):
    """Converts a Stack Overflow example to a bag-of-words/tags format."""
    sentence = tf.strings.join([example['tokens'], example['title']],
                               separator=' ')

    # We represent that label (output tags) densely.
    raw_tags = example['tags']
    tags = tf.strings.split(raw_tags, sep='|')
    tags = tag_table.lookup(tags)
    tags, _ = tf.unique(tags)
    tags = tf.one_hot(tags, len(tag_vocab) + NUM_OOV_BUCKETS)
    tags = tf.reduce_max(tags, axis=0)

    # We represent the features as a SparseTensor of {0, 1}s.
    words = tf.strings.split(sentence)
    tokens = word_table.lookup(words)
    tokens, _ = tf.unique(tokens)
    # Note:  We could choose to use the word counts as the feature vector
    # instead of just {0, 1} values (see tf.unique_with_counts).
    tokens = tf.reshape(tokens, shape=(tf.size(tokens), 1))
    tokens_st = tf.SparseTensor(
        tokens,
        tf.ones(tf.size(tokens), dtype=FEATURE_DTYPE),
        dense_shape=(len(word_vocab) + NUM_OOV_BUCKETS,))
    tokens_st = tf.sparse.reorder(tokens_st)

    return BatchType(tokens_st, tags)

  return to_ids
def build_preprocess_fn(word_vocab, tag_vocab):

  @tf.function
  def preprocess_fn(dataset):
    to_ids = build_to_ids_fn(word_vocab, tag_vocab)
    # We *don't* shuffle in order to make this colab deterministic for
    # easier testing and reproducibility.
    # But real-world training should use `.shuffle()`.
    return dataset.map(to_ids, num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE)

  return preprocess_fn

Um minúsculo conjunto de dados de brinquedo

Construímos um pequeno conjunto de dados de brinquedos com um vocabulário global de 12 palavras e 3 clientes. Esta pequena exemplo é útil para testar casos extremos (por exemplo, que têm dois clientes com menos de MAX_TOKENS_SELECTED_PER_CLIENT = 6 símbolos distintos, e uma com mais) e o desenvolvimento do código.

No entanto, os casos de uso do mundo real dessa abordagem seriam vocabulários globais de 10s de milhões ou mais, com talvez 1000 de tokens distintos aparecendo em cada cliente. Porque o formato dos dados é o mesmo, a extensão a problemas testbed mais realistas, por exemplo, o tff.simulation.datasets.stackoverflow.load_data() conjunto de dados, deve ser simples.

Primeiro, definimos nossos vocabulários de palavras e tags.

# Features
FRUIT_WORDS = ['apple', 'orange', 'pear', 'kiwi']
VEGETABLE_WORDS = ['carrot', 'broccoli', 'arugula', 'peas']
FISH_WORDS = ['trout', 'tuna', 'cod', 'salmon']
WORD_VOCAB = FRUIT_WORDS + VEGETABLE_WORDS + FISH_WORDS

# Labels
TAG_VOCAB = ['FRUIT', 'VEGETABLE', 'FISH']

Agora, criamos 3 clientes com pequenos conjuntos de dados locais. Se você está executando este tutorial no colab, pode ser útil usar o recurso "espelhar célula na guia" para fixar esta célula e sua saída a fim de interpretar / verificar a saída das funções desenvolvidas abaixo.

preprocess_fn = build_preprocess_fn(WORD_VOCAB, TAG_VOCAB)


def make_dataset(raw):
  d = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
      # Matches the StackOverflow formatting
      collections.OrderedDict(
          tokens=tf.constant([t[0] for t in raw]),
          tags=tf.constant([t[1] for t in raw]),
          title=['' for _ in raw]))
  d = preprocess_fn(d)
  return d


# 4 distinct tokens
CLIENT1_DATASET = make_dataset([
    ('apple orange apple orange', 'FRUIT'),
    ('carrot trout', 'VEGETABLE|FISH'),
    ('orange apple', 'FRUIT'),
    ('orange', 'ORANGE|CITRUS')  # 2 OOV tag
])

# 6 distinct tokens
CLIENT2_DATASET = make_dataset([
    ('pear cod', 'FRUIT|FISH'),
    ('arugula peas', 'VEGETABLE'),
    ('kiwi pear', 'FRUIT'),
    ('sturgeon', 'FISH'),  # OOV word
    ('sturgeon bass', 'FISH')  # 2 OOV words
])

# A client with all possible words & tags (13 distinct tokens).
# With MAX_TOKENS_SELECTED_PER_CLIENT = 6, we won't download the model
# slices for all tokens that occur on this client.
CLIENT3_DATASET = make_dataset([
    (' '.join(WORD_VOCAB + ['oovword']), '|'.join(TAG_VOCAB)),
    # Mathe the OOV token and 'salmon' occur in the largest number
    # of examples on this client:
    ('salmon oovword', 'FISH|OOVTAG')
])

print('Word vocab')
for i, word in enumerate(WORD_VOCAB):
  print(f'{i:2d} {word}')

print('\nTag vocab')
for i, tag in enumerate(TAG_VOCAB):
  print(f'{i:2d} {tag}')
Word vocab
 0 apple
 1 orange
 2 pear
 3 kiwi
 4 carrot
 5 broccoli
 6 arugula
 7 peas
 8 trout
 9 tuna
10 cod
11 salmon

Tag vocab
 0 FRUIT
 1 VEGETABLE
 2 FISH

Defina constantes para os números brutos de recursos de entrada (tokens / palavras) e rótulos (tags de postagem). Nossos espaços de entrada / saída reais são NUM_OOV_BUCKETS = 1 maior porque adicionar um OOV símbolo / marca.

NUM_WORDS = len(WORD_VOCAB) 
NUM_TAGS = len(TAG_VOCAB)

WORD_VOCAB_SIZE = NUM_WORDS + NUM_OOV_BUCKETS
TAG_VOCAB_SIZE = NUM_TAGS + NUM_OOV_BUCKETS

Crie versões em lote dos conjuntos de dados e lotes individuais, que serão úteis para testar o código à medida que avançamos.

batched_dataset1 = CLIENT1_DATASET.batch(2)
batched_dataset2 = CLIENT2_DATASET.batch(3)
batched_dataset3 = CLIENT3_DATASET.batch(2)

batch1 = next(iter(batched_dataset1))
batch2 = next(iter(batched_dataset2))
batch3 = next(iter(batched_dataset3))

Defina um modelo com entradas esparsas

Usamos um modelo de regressão logística independente simples para cada tag.

def create_logistic_model(word_vocab_size: int, vocab_tags_size: int):

  model = tf.keras.models.Sequential([
      tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(word_vocab_size,), sparse=True),
      tf.keras.layers.Dense(
          vocab_tags_size,
          activation='sigmoid',
          kernel_initializer=tf.keras.initializers.zeros,
          # For simplicity, don't use a bias vector; this means the model
          # is a single tensor, and we only need sparse aggregation of
          # the per-token slices of the model. Generalizing to also handle
          # other model weights that are fully updated 
          # (non-dense broadcast and aggregate) would be a good exercise.
          use_bias=False),
  ])

  return model

Vamos ter certeza de que funciona, primeiro fazendo previsões:

model = create_logistic_model(WORD_VOCAB_SIZE, TAG_VOCAB_SIZE)
p = model.predict(batch1.tokens)
print(p)
[[0.5 0.5 0.5 0.5]
 [0.5 0.5 0.5 0.5]]

E algum treinamento centralizado simples:

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adagrad(learning_rate=0.001),
              loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy())
model.train_on_batch(batch1.tokens, batch1.tags)

Blocos de construção para a computação federada

Vamos implementar uma versão simples da Média Federated algoritmo com a diferença fundamental de que cada dispositivo transfere apenas um subconjunto relevante do modelo, e só contribui atualizações para esse subconjunto.

Usamos M como abreviação para MAX_TOKENS_SELECTED_PER_CLIENT . Em um alto nível, uma rodada de treinamento envolve estas etapas:

  1. Cada cliente participante verifica seu conjunto de dados local, analisando as strings de entrada e mapeando-as para os tokens corretos (índices int). Isto requer acesso à (grande) dicionário global (isso poderia ser evitado usando recurso de hashing técnicas). Em seguida, contamos esparsamente quantas vezes cada token ocorre. Se U tokens ocorrer no dispositivo, nós escolhemos as num_actual_tokens = min(U, M) a maioria das fichas frequentes ao comboio.

  2. Os clientes usam federated_select para recuperar os coeficientes do modelo para os num_actual_tokens selecionados fichas a partir do servidor. Cada fatia de modelo é um tensor de forma (TAG_VOCAB_SIZE, ) , de modo que o total de dados transmitidos para o cliente é, no máximo, de tamanho TAG_VOCAB_SIZE * M (ver nota abaixo).

  3. Os clientes construir um mapeamento global_token -> local_token onde o token local (int index) é o índice do token global na lista de tokens selecionados.

  4. Os clientes usam uma versão "pequena" do modelo global que tem apenas coeficientes para a maioria M símbolos, a partir do intervalo [0, num_actual_tokens) . O global -> local mapeamento é usado para inicializar os parâmetros densas deste modelo das fatias modelo selecionados.

  5. Clientes treinar seu modelo local usando SGD em dados pré-processados com o global -> local mapeamento.

  6. Clientes transformar os parâmetros de seu modelo local em IndexedSlices atualizações usando o local -> global mapeamento para indexar as linhas. O servidor agrega essas atualizações usando uma agregação de soma esparsa.

  7. O servidor pega o resultado (denso) da agregação acima, divide-o pelo número de clientes participantes e aplica a atualização média resultante ao modelo global.

Nesta seção, vamos construir os blocos de construção para estes passos, que será, então, combinadas em uma final federated_computation que capta a lógica cheio de uma rodada de treinamento.

Contagem tokens de cliente e decidir qual fatias modelo para federated_select

Cada dispositivo precisa decidir quais "fatias" do modelo são relevantes para seu conjunto de dados de treinamento local. Para o nosso problema, fazemos isso (esparsamente!) Contando quantos exemplos contêm cada token no conjunto de dados de treinamento do cliente.

@tf.function
def token_count_fn(token_counts, batch):
  """Adds counts from `batch` to the running `token_counts` sum."""
  # Sum across the batch dimension.
  flat_tokens = tf.sparse.reduce_sum(
      batch.tokens, axis=0, output_is_sparse=True)
  flat_tokens = tf.cast(flat_tokens, dtype=TOKEN_COUNT_DTYPE)
  return tf.sparse.add(token_counts, flat_tokens)
# Simple tests
# Create the initial zero token counts using empty tensors.
initial_token_counts = tf.SparseTensor(
    indices=tf.zeros(shape=(0, 1), dtype=TOKEN_DTYPE),
    values=tf.zeros(shape=(0,), dtype=TOKEN_COUNT_DTYPE),
    dense_shape=(WORD_VOCAB_SIZE,))

client_token_counts = batched_dataset1.reduce(initial_token_counts,
                                              token_count_fn)
tokens = tf.reshape(client_token_counts.indices, (-1,)).numpy()
print('tokens:', tokens)
np.testing.assert_array_equal(tokens, [0, 1, 4, 8])
# The count is the number of *examples* in which the token/word
# occurs, not the total number of occurences, since we still featurize
# multiple occurences in the same example as a "1".
counts = client_token_counts.values.numpy()
print('counts:', counts)
np.testing.assert_array_equal(counts, [2, 3, 1, 1])
tokens: [0 1 4 8]
counts: [2 3 1 1]

Vamos selecionar os parâmetros do modelo correspondentes ao MAX_TOKENS_SELECTED_PER_CLIENT mais frequentemente ocorrem fichas no dispositivo. Se menos do que isso muitas fichas ocorrer no dispositivo, nós almofada da lista para habilitar o uso de federated_select .

Observe que outras estratégias são possivelmente melhores, por exemplo, selecionar tokens aleatoriamente (talvez com base em sua probabilidade de ocorrência). Isso garantiria que todas as fatias do modelo (para as quais o cliente possui dados) tivessem alguma chance de serem atualizadas.

@tf.function
def keys_for_client(client_dataset, max_tokens_per_client):
  """Computes a set of max_tokens_per_client keys."""
  initial_token_counts = tf.SparseTensor(
      indices=tf.zeros((0, 1), dtype=TOKEN_DTYPE),
      values=tf.zeros((0,), dtype=TOKEN_COUNT_DTYPE),
      dense_shape=(WORD_VOCAB_SIZE,))
  client_token_counts = client_dataset.reduce(initial_token_counts,
                                              token_count_fn)
  # Find the most-frequently occuring tokens
  tokens = tf.reshape(client_token_counts.indices, shape=(-1,))
  counts = client_token_counts.values
  perm = tf.argsort(counts, direction='DESCENDING')
  tokens = tf.gather(tokens, perm)
  counts = tf.gather(counts, perm)
  num_raw_tokens = tf.shape(tokens)[0]
  actual_num_tokens = tf.minimum(max_tokens_per_client, num_raw_tokens)
  selected_tokens = tokens[:actual_num_tokens]
  paddings = [[0, max_tokens_per_client - tf.shape(selected_tokens)[0]]]
  padded_tokens = tf.pad(selected_tokens, paddings=paddings)
  # Make sure the type is statically determined
  padded_tokens = tf.reshape(padded_tokens, shape=(max_tokens_per_client,))

  # We will pass these tokens as keys into `federated_select`, which
  # requires SELECT_KEY_DTYPE=tf.int32 keys.
  padded_tokens = tf.cast(padded_tokens, dtype=SELECT_KEY_DTYPE)
  return padded_tokens, actual_num_tokens
# Simple test

# Case 1: actual_num_tokens > max_tokens_per_client
selected_tokens, actual_num_tokens = keys_for_client(batched_dataset1, 3)
assert tf.size(selected_tokens) == 3
assert actual_num_tokens == 3

# Case 2: actual_num_tokens < max_tokens_per_client
selected_tokens, actual_num_tokens = keys_for_client(batched_dataset1, 10)
assert tf.size(selected_tokens) == 10
assert actual_num_tokens == 4

Mapeie tokens globais para tokens locais

A seleção acima nos dá um conjunto denso de tokens no intervalo [0, actual_num_tokens) , que serão utilizados para o modelo do dispositivo. No entanto, o conjunto de dados que lemos tem símbolos da gama muito maior mundial vocabulário [0, WORD_VOCAB_SIZE) .

Portanto, precisamos mapear os tokens globais para seus tokens locais correspondentes. Os ids simbólicos locais são simplesmente dado pelos índices nas selected_tokens tensor computados na etapa anterior.

@tf.function
def map_to_local_token_ids(client_data, client_keys):
  global_to_local = tf.lookup.StaticHashTable(
      # Note int32 -> int64 maps are not supported
      tf.lookup.KeyValueTensorInitializer(
          keys=tf.cast(client_keys, dtype=TOKEN_DTYPE),
          # Note we need to use tf.shape, not the static 
          # shape client_keys.shape[0]
          values=tf.range(0, limit=tf.shape(client_keys)[0],
                          dtype=TOKEN_DTYPE)),
      # We use -1 for tokens that were not selected, which can occur for clients
      # with more than MAX_TOKENS_SELECTED_PER_CLIENT distinct tokens.
      # We will simply remove these invalid indices from the batch below.
      default_value=-1)

  def to_local_ids(sparse_tokens):
    indices_t = tf.transpose(sparse_tokens.indices)
    batch_indices = indices_t[0]  # First column
    tokens = indices_t[1]  # Second column
    tokens = tf.map_fn(
        lambda global_token_id: global_to_local.lookup(global_token_id), tokens)
    # Remove tokens that aren't actually available (looked up as -1):
    available_tokens = tokens >= 0
    tokens = tokens[available_tokens]
    batch_indices = batch_indices[available_tokens]

    updated_indices = tf.transpose(
        tf.concat([[batch_indices], [tokens]], axis=0))
    st = tf.sparse.SparseTensor(
        updated_indices,
        tf.ones(tf.size(tokens), dtype=FEATURE_DTYPE),
        dense_shape=sparse_tokens.dense_shape)
    st = tf.sparse.reorder(st)
    return st

  return client_data.map(lambda b: BatchType(to_local_ids(b.tokens), b.tags))
# Simple test
client_keys, actual_num_tokens = keys_for_client(
    batched_dataset3, MAX_TOKENS_SELECTED_PER_CLIENT)
client_keys = client_keys[:actual_num_tokens]

d = map_to_local_token_ids(batched_dataset3, client_keys)
batch  = next(iter(d))
all_tokens = tf.gather(batch.tokens.indices, indices=1, axis=1)
# Confirm we have local indices in the range [0, MAX):
assert tf.math.reduce_max(all_tokens) < MAX_TOKENS_SELECTED_PER_CLIENT
assert tf.math.reduce_max(all_tokens) >= 0

Treine o (sub) modelo local em cada cliente

Nota federated_select retornará as fatias selecionadas como um tf.data.Dataset na mesma ordem como as teclas de selecção. Portanto, primeiro definimos uma função de utilidade para pegar esse conjunto de dados e convertê-lo em um único tensor denso que pode ser usado como os pesos do modelo do modelo do cliente.

@tf.function
def slices_dataset_to_tensor(slices_dataset):
  """Convert a dataset of slices to a tensor."""
  # Use batching to gather all of the slices into a single tensor.
  d = slices_dataset.batch(MAX_TOKENS_SELECTED_PER_CLIENT,
                           drop_remainder=False)
  iter_d = iter(d)
  tensor = next(iter_d)
  # Make sure we have consumed everything
  opt = iter_d.get_next_as_optional()
  tf.Assert(tf.logical_not(opt.has_value()), data=[''], name='CHECK_EMPTY')
  return tensor
# Simple test
weights = np.random.random(
    size=(MAX_TOKENS_SELECTED_PER_CLIENT, TAG_VOCAB_SIZE)).astype(np.float32)
model_slices_as_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(weights)
weights2 = slices_dataset_to_tensor(model_slices_as_dataset)
np.testing.assert_array_equal(weights, weights2)

Agora temos todos os componentes de que precisamos para definir um loop de treinamento local simples que será executado em cada cliente.

@tf.function
def client_train_fn(model, client_optimizer,
                    model_slices_as_dataset, client_data,
                    client_keys, actual_num_tokens):

  initial_model_weights = slices_dataset_to_tensor(model_slices_as_dataset)
  assert len(model.trainable_variables) == 1
  model.trainable_variables[0].assign(initial_model_weights)

  # Only keep the "real" (unpadded) keys.
  client_keys = client_keys[:actual_num_tokens]

  client_data = map_to_local_token_ids(client_data, client_keys)

  loss_fn = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()
  for features, labels in client_data:
    with tf.GradientTape() as tape:
      predictions = model(features)
      loss = loss_fn(labels, predictions)
    grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
    client_optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))

  model_weights_delta = model.trainable_weights[0] - initial_model_weights
  model_weights_delta = tf.slice(model_weights_delta, begin=[0, 0], 
                           size=[actual_num_tokens, -1])
  return client_keys, model_weights_delta
# Simple test
# Note if you execute this cell a second time, you need to also re-execute
# the preceeding cell to avoid "tf.function-decorated function tried to 
# create variables on non-first call" errors.
on_device_model = create_logistic_model(MAX_TOKENS_SELECTED_PER_CLIENT,
                                        TAG_VOCAB_SIZE)
client_optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.001)
client_keys, actual_num_tokens = keys_for_client(
    batched_dataset2, MAX_TOKENS_SELECTED_PER_CLIENT)

model_slices_as_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
    np.zeros((MAX_TOKENS_SELECTED_PER_CLIENT, TAG_VOCAB_SIZE),
             dtype=np.float32))

keys, delta = client_train_fn(
    on_device_model,
    client_optimizer,
    model_slices_as_dataset,
    client_data=batched_dataset3,
    client_keys=client_keys,
    actual_num_tokens=actual_num_tokens)

print(delta)

Aggregate IndexedSlices

Usamos tff.federated_aggregate para construir uma soma escassa federado para IndexedSlices . Esta implementação simples tem a restrição de que a dense_shape é conhecido estaticamente com antecedência. Note também que esta soma é apenas semi-esparsa, no sentido de que o cliente -> comunicação do servidor é escassa, mas o servidor mantém uma representação densa da soma em accumulate e merge , e envia essa representação densa.

def federated_indexed_slices_sum(slice_indices, slice_values, dense_shape):
  """
  Sumes IndexedSlices@CLIENTS to a dense @SERVER Tensor.

  Intermediate aggregation is performed by converting to a dense representation,
  which may not be suitable for all applications.

  Args:
    slice_indices: An IndexedSlices.indices tensor @CLIENTS.
    slice_values: An IndexedSlices.values tensor @CLIENTS.
    dense_shape: A statically known dense shape.

  Returns:
    A dense tensor placed @SERVER representing the sum of the client's
    IndexedSclies.
  """
  slices_dtype = slice_values.type_signature.member.dtype
  zero = tff.tf_computation(
      lambda: tf.zeros(dense_shape, dtype=slices_dtype))()

  @tf.function
  def accumulate_slices(dense, client_value):
    indices, slices = client_value
    # There is no built-in way to add `IndexedSlices`, but 
    # tf.convert_to_tensor is a quick way to convert to a dense representation
    # so we can add them.
    return dense + tf.convert_to_tensor(
        tf.IndexedSlices(slices, indices, dense_shape))


  return tff.federated_aggregate(
      (slice_indices, slice_values),
      zero=zero,
      accumulate=tff.tf_computation(accumulate_slices),
      merge=tff.tf_computation(lambda d1, d2: tf.add(d1, d2, name='merge')),
      report=tff.tf_computation(lambda d: d))

Construir um mínimo federated_computation como um teste

dense_shape = (6, 2)
indices_type = tff.TensorType(tf.int64, (None,))
values_type = tff.TensorType(tf.float32, (None, 2))
client_slice_type = tff.type_at_clients(
    (indices_type, values_type))

@tff.federated_computation(client_slice_type)
def test_sum_indexed_slices(indices_values_at_client):
  indices, values = indices_values_at_client
  return federated_indexed_slices_sum(indices, values, dense_shape)

print(test_sum_indexed_slices.type_signature)
({<int64[?],float32[?,2]>}@CLIENTS -> float32[6,2]@SERVER)
x = tf.IndexedSlices(
    values=np.array([[2., 2.1], [0., 0.1], [1., 1.1], [5., 5.1]],
                    dtype=np.float32),
    indices=[2, 0, 1, 5],
    dense_shape=dense_shape)
y = tf.IndexedSlices(
    values=np.array([[0., 0.3], [3.1, 3.2]], dtype=np.float32),
    indices=[1, 3],
    dense_shape=dense_shape)

# Sum one.
result = test_sum_indexed_slices([(x.indices, x.values)])
np.testing.assert_array_equal(tf.convert_to_tensor(x), result)

# Sum two.
expected = [[0., 0.1], [1., 1.4], [2., 2.1], [3.1, 3.2], [0., 0.], [5., 5.1]]
result = test_sum_indexed_slices([(x.indices, x.values), (y.indices, y.values)])
np.testing.assert_array_almost_equal(expected, result)

Juntando tudo em um federated_computation

Nós agora usa TFF para unir os componentes em uma tff.federated_computation .

DENSE_MODEL_SHAPE = (WORD_VOCAB_SIZE, TAG_VOCAB_SIZE)
client_data_type = tff.SequenceType(batched_dataset1.element_spec)
model_type = tff.TensorType(tf.float32, shape=DENSE_MODEL_SHAPE)

Usamos uma função básica de treinamento do servidor com base na Média Federada, aplicando a atualização com uma taxa de aprendizagem do servidor de 1.0. É importante que apliquemos uma atualização (delta) ao modelo, em vez de simplesmente calcular a média dos modelos fornecidos pelo cliente, caso contrário, se uma determinada fatia do modelo não foi treinada por nenhum cliente em uma determinada rodada, seus coeficientes poderiam ser zerados Fora.

@tff.tf_computation
def server_update(current_model_weights, update_sum, num_clients):
  average_update = update_sum / num_clients
  return current_model_weights + average_update

Precisamos de um casal mais tff.tf_computation componentes:

# Function to select slices from the model weights in federated_select:
select_fn = tff.tf_computation(
    lambda model_weights, index: tf.gather(model_weights, index))


# We need to wrap `client_train_fn` as a `tff.tf_computation`, making
# sure we do any operations that might construct `tf.Variable`s outside
# of the `tf.function` we are wrapping.
@tff.tf_computation
def client_train_fn_tff(model_slices_as_dataset, client_data, client_keys,
                        actual_num_tokens):
  # Note this is amaller than the global model, using
  # MAX_TOKENS_SELECTED_PER_CLIENT which is much smaller than WORD_VOCAB_SIZE.
  # W7e would like a model of size `actual_num_tokens`, but we
  # can't build the model dynamically, so we will slice off the padded
  # weights at the end.
  client_model = create_logistic_model(MAX_TOKENS_SELECTED_PER_CLIENT,
                                       TAG_VOCAB_SIZE)
  client_optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.1)
  return client_train_fn(client_model, client_optimizer,
                         model_slices_as_dataset, client_data, client_keys,
                         actual_num_tokens)

@tff.tf_computation
def keys_for_client_tff(client_data):
  return keys_for_client(client_data, MAX_TOKENS_SELECTED_PER_CLIENT)

Agora estamos prontos para colocar todas as peças juntas!

@tff.federated_computation(
    tff.type_at_server(model_type), tff.type_at_clients(client_data_type))
def sparse_model_update(server_model, client_data):
  max_tokens = tff.federated_value(MAX_TOKENS_SELECTED_PER_CLIENT, tff.SERVER)
  keys_at_clients, actual_num_tokens = tff.federated_map(
      keys_for_client_tff, client_data)

  model_slices = tff.federated_select(keys_at_clients, max_tokens, server_model,
                                      select_fn)

  update_keys, update_slices = tff.federated_map(
      client_train_fn_tff,
      (model_slices, client_data, keys_at_clients, actual_num_tokens))

  dense_update_sum = federated_indexed_slices_sum(update_keys, update_slices,
                                                  DENSE_MODEL_SHAPE)
  num_clients = tff.federated_sum(tff.federated_value(1.0, tff.CLIENTS))

  updated_server_model = tff.federated_map(
      server_update, (server_model, dense_update_sum, num_clients))

  return updated_server_model


print(sparse_model_update.type_signature)
(<server_model=float32[13,4]@SERVER,client_data={<tokens=<indices=int64[?,2],values=int32[?],dense_shape=int64[2]>,tags=float32[?,4]>*}@CLIENTS> -> float32[13,4]@SERVER)

Vamos treinar um modelo!

Agora que temos nossa função de treinamento, vamos testá-la.

server_model = create_logistic_model(WORD_VOCAB_SIZE, TAG_VOCAB_SIZE)
server_model.compile(  # Compile to make evaluation easy.
    optimizer=tf.keras.optimizers.Adagrad(learning_rate=0.0),  # Unused
    loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(),
    metrics=[ 
      tf.keras.metrics.Precision(name='precision'),
      tf.keras.metrics.AUC(name='auc'),
      tf.keras.metrics.Recall(top_k=2, name='recall_at_2'),
  ])

def evaluate(model, dataset, name):
  metrics = model.evaluate(dataset, verbose=0)
  metrics_str = ', '.join([f'{k}={v:.2f}' for k, v in 
                          (zip(server_model.metrics_names, metrics))])
  print(f'{name}: {metrics_str}')
print('Before training')
evaluate(server_model, batched_dataset1, 'Client 1')
evaluate(server_model, batched_dataset2, 'Client 2')
evaluate(server_model, batched_dataset3, 'Client 3')

model_weights = server_model.trainable_weights[0]

client_datasets = [batched_dataset1, batched_dataset2, batched_dataset3]
for _ in range(10):  # Run 10 rounds of FedAvg
  # We train on 1, 2, or 3 clients per round, selecting
  # randomly.
  cohort_size = np.random.randint(1, 4)
  clients = np.random.choice([0, 1, 2], cohort_size, replace=False)
  print('Training on clients', clients)
  model_weights = sparse_model_update(
      model_weights, [client_datasets[i] for i in clients])
server_model.set_weights([model_weights])

print('After training')
evaluate(server_model, batched_dataset1, 'Client 1')
evaluate(server_model, batched_dataset2, 'Client 2')
evaluate(server_model, batched_dataset3, 'Client 3')
Before training
Client 1: loss=0.69, precision=0.00, auc=0.50, recall_at_2=0.60
Client 2: loss=0.69, precision=0.00, auc=0.50, recall_at_2=0.50
Client 3: loss=0.69, precision=0.00, auc=0.50, recall_at_2=0.40
Training on clients [0 1]
Training on clients [0 2 1]
Training on clients [2 0]
Training on clients [1 0 2]
Training on clients [2]
Training on clients [2 0]
Training on clients [1 2 0]
Training on clients [0]
Training on clients [2]
Training on clients [1 2]
After training
Client 1: loss=0.67, precision=0.80, auc=0.91, recall_at_2=0.80
Client 2: loss=0.68, precision=0.67, auc=0.96, recall_at_2=1.00
Client 3: loss=0.65, precision=1.00, auc=0.93, recall_at_2=0.80