TensorFlow-Federated简介与安装
1、简介
- TensorFlow Federated(TFF)是一个用于机器学习和其他分布式数据计算的开源框架。TFF 的开发旨在促进联邦学习 (FL)的开放研究和实验。
- 联邦学习是一种机器学习方法,其中一个共享的全局模型在许多参与的客户之间进行训练,这些客户将他们的训练数据保存在本地,而无需将敏感的数据上传到服务器。
- TFF使开发人员能够在他们的模型和数据中使用包含的联邦学习算法,以及试验新的算法。TFF提供的构建块还可以用于实现非学习计算,例如对分散数据的聚合分析。
- TensorFlow Federated (TFF) 平台包含两层:
- 联合学习 (FL):该层提供了一组高阶接口,使开发者能够将包含的联合训练和评估实现应用于现有的TensorFlow模型。
- Federated Core (FC):该系统的核心是一组较低阶接口,可以通过在强类型函数式编程环境中结合使用TensorFlow与分布式通信运算符,简洁地表达新的联合算法。这一层也是构建联合学习的基础。
- 官方网站:TensorFlow Federated (google.cn)
2、安装
- 安装指南:安装 TensorFlow Federated (google.cn)
- 本次安装是在Windows下使用pip进行安装。
- 首先打开你要存储工程的文件夹,在该文件夹下打开cmd,输入如下命令。
-
virtualenv --python python3 "TensorFlow-Federated" # 创建虚拟环境 cd TensorFlow-Federated # 进入目录 Scripts\activate # 激活虚拟环境 pip install --upgrade pip # 将虚拟环境中的pip更新到最新
-
- 安装TensorFlow Federated Python软件包。
-
pip install --upgrade tensorflow_federated -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple - 安装报错,显示如下。

- 原因:pip安装报错 RuntimeError:Python version 2.7 or 3.4+ is required——解决办法_恣睢s的博客-CSDN博客
- 我使用的版本是3.11.3,所以只能重装python3.9以下的版本。我这里选择安装3.7。
- 再已经有python3.11的前提下,再安装python3.7。方法:Windows安装多个不同版本Python并切换使用-CSDN博客
- 安装完毕后,从头开始重新进行操作。(需要指定python版本)
-
virtualenv --python=python3.7 "TensorFlow-Federated" # 创建虚拟环境 cd TensorFlow-Federated # 进入目录 Scripts\activate # 激活虚拟环境 pip install --upgrade tensorflow_federated -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
-
- 输入下列代码,测试是否安装成功。
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python -c "import tensorflow_federated as tff; print(tff.federated_computation(lambda: 'Hello World')())"
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