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TensorFlow फ़ेडरेटेड ट्यूटोरियल

संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.

ये कोलाब-आधारित ट्यूटोरियल आपको व्यावहारिक उदाहरणों का उपयोग करते हुए मुख्य टीएफएफ अवधारणाओं और एपीआई के बारे में बताते हैं। संदर्भ दस्तावेज़ीकरण TFF मार्गदर्शिका में पाया जा सकता है।

फ़ेडरेटेड लर्निंग के साथ शुरुआत करना

  • छवि वर्गीकरण के लिए फ़ेडरेटेड लर्निंग फ़ेडरेटेड लर्निंग (FL) API के प्रमुख हिस्सों का परिचय देता है, और यह दर्शाता है कि फ़ेडरेटेड MNIST- जैसे डेटा पर फ़ेडरेटेड लर्निंग का अनुकरण करने के लिए TFF का उपयोग कैसे करें।
  • टेक्स्ट जनरेशन के लिए फ़ेडरेटेड लर्निंग आगे प्रदर्शित करता है कि भाषा मॉडलिंग कार्य के लिए क्रमबद्ध पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को परिष्कृत करने के लिए TFF के FL API का उपयोग कैसे करें।
  • सीखने के लिए अनुशंसित एकत्रीकरण ट्यूनिंग से पता चलता है कि कैसे tff.learning में बुनियादी FL tff.learning को विशेष एकत्रीकरण दिनचर्या के साथ जोड़ा जा सकता है जो मजबूती, अंतर गोपनीयता, संपीड़न, और बहुत कुछ प्रदान करता है।
  • मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन के लिए फ़ेडरेटेड रिकंस्ट्रक्शन आंशिक रूप से स्थानीय फ़ेडरेटेड लर्निंग का परिचय देता है, जहाँ कुछ क्लाइंट पैरामीटर सर्वर पर कभी भी एकत्रित नहीं होते हैं। ट्यूटोरियल दर्शाता है कि आंशिक रूप से स्थानीय मैट्रिक्स फ़ैक्टराइज़ेशन मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए फ़ेडरेटेड लर्निंग एपीआई का उपयोग कैसे करें।

फ़ेडरेटेड एनालिटिक्स के साथ शुरुआत करना

कस्टम फ़ेडरेटेड कंप्यूटेशंस लिखना

सिमुलेशन सर्वोत्तम अभ्यास

इंटरमीडिएट और उन्नत ट्यूटोरियल