如何在联邦Tensorflow中绘制增量权重的直方图摘要？

Question

我正在分析我在Tensorflow中与FedAvg联合实现的一个方法。我需要有一个每个客户端的delta权重的柱状图，它被传送到服务器。每个客户机在simulation/federated_avaraging.py中分别调用，但问题是我不能在那里调用以下APItf.summary.histogram()。任何帮助都将不胜感激

Answer 1

在TFF中，TensorFlow表示“局部计算”；因此，如果需要一种跨客户机检查内容的方法，则需要首先通过TFF聚合所需的值，或者在本机python中检查返回的值

如果您想使用TF ops，我建议您使用tff.federated_collect内在函数来“收集”服务器上您想要的所有值，然后federated_map使用TF函数获取这些值并生成所需的可视化效果

如果您希望在Python级别工作，这里有一个简单的选项（这是我将采用的方法）：简单地返回来自tff.federated_computation的客户机培训结果；当您调用此计算时，这将具体化这些结果的Python列表，并且您可以根据需要将其可视化。这大致可以大致大致上是这样的：

@tff.federated_computation(...)
def train_one_round(...):
  ...
  trained_clients = run_training(...)
  new_model = update_global_model(trained_clients,...)
  return new_model, trained_clients

在本例中，此函数将返回一个元组，其第二个元素是一个Python列表，表示所有客户端的培训结果