如何在 Tensorflow Fedarated 中加载 Fashion MNIST 数据集？

Question

我正在使用 Tensorflow federated 开发一个项目。我已经设法使用 TensorFlow 联邦学习模拟提供的库来加载、训练和测试一些数据集。

比如我加载emnist数据集

emnist_train, emnist_test = tff.simulation.datasets.emnist.load_data()

并且它得到了 load_data() 返回的数据集作为 tff.simulation.ClientData 的实例。这是一个允许我迭代客户端 ID 并允许我对数据的 select 子集进行模拟的接口。

len(emnist_train.client_ids)

3383


emnist_train.element_type_structure


OrderedDict([('pixels', TensorSpec(shape=(28, 28), dtype=tf.float32, name=None)), ('label', TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int32, name=None))])


example_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client(
    emnist_train.client_ids[0])

我正在尝试使用 Keras 加载 fashion_mnist 数据集以执行一些联合操作：

fashion_train,fashion_test=tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()

但是我得到这个错误

AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'element_spec'

因为 Keras returns 一个 Numpy 数组的元组而不是像以前那样的 tff.simulation.ClientData:

def tff_model_fn() -> tff.learning.Model:
    return tff.learning.from_keras_model(
        keras_model=factory.retrieve_model(True),
        input_spec=fashion_test.element_spec,
        loss=loss_builder(),
        metrics=metrics_builder())

iterative_process = tff.learning.build_federated_averaging_process(
    tff_model_fn, Parameters.server_adam_optimizer_fn, Parameters.client_adam_optimizer_fn)
server_state = iterative_process.initialize()

综上所述，

有什么方法可以从 Keras 元组 Numpy 数组创建 tff.simulation.ClientData 的元组元素？

我想到的另一个解决方案是使用 tff.simulation.HDF5ClientData 并加载以 HDF5 格式手动选择适当的文件 (train.h5, test.h5) 以获得 tff.simulation.ClientData，但我的问题是我找不到 url for fashion_mnist HDF5 文件格式我的意思是训练和测试都是这样的：

      fileprefix = 'fed_emnist_digitsonly'
      sha256 = '55333deb8546765427c385710ca5e7301e16f4ed8b60c1dc5ae224b42bd5b14b'
      filename = fileprefix + '.tar.bz2'
      path = tf.keras.utils.get_file(
          filename,
          origin='https://storage.googleapis.com/tff-datasets-public/' + filename,
          file_hash=sha256,
          hash_algorithm='sha256',
          extract=True,
          archive_format='tar',
          cache_dir=cache_dir)

      dir_path = os.path.dirname(path)
      train_client_data = hdf5_client_data.HDF5ClientData(
          os.path.join(dir_path, fileprefix + '_train.h5'))
      test_client_data = hdf5_client_data.HDF5ClientData(
          os.path.join(dir_path, fileprefix + '_test.h5'))

      return train_client_data, test_client_data

我的最终目标是使 fashion_mnist 数据集与 TensorFlow 联合学习一起工作。

Answer 1

你走在正确的轨道上。回顾一下：tff.simulation.dataset APIs are tff.simulation.ClientData objects. The object returned by tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data 返回的数据集是 tuple 个 numpy 数组。

所以需要实现一个tff.simulation.ClientData来包装tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data返回的数据集。之前关于实现 ClientData 个对象的一些问题：

Federated learning : convert my own image dataset into tff simulation Clientdata
How define tff.simulation.ClientData.from_clients_and_fn Function?
Is there a reasonable way to create tff clients datat sets?

这确实需要回答一个重要的问题：Fashion MNIST 数据应该如何拆分为个人用户？数据集不包含可用于分区的特征。研究人员提出了几种综合划分数据的方法，例如随机抽取每个参与者的一些标签，但这对模型训练有很大的影响，在这里投入一些思考是有用的。

如何在 Tensorflow Fedarated 中加载 Fashion MNIST 数据集？

How to load Fashion MNIST dataset in Tensorflow Fedarated?

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