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我想在 tensorflow 联合教程https://www.tensorflow.org/federated/tutorials/federated_learning_for_image_classification中打印客户端的本地输出。我应该怎么办？

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如果您只想要进入聚合的值列表（例如 into tff.federated_mean），一种选择是添加额外的输出aggregate_mnist_metrics_across_clients()以包含使用 计算的指标tff.federated_collect()。

这可能看起来像：

@tff.federated_computation
def aggregate_mnist_metrics_across_clients(metrics):
  return {
      'num_examples': tff.federated_sum(metrics.num_examples),
      'loss': tff.federated_mean(metrics.loss, metrics.num_examples),
      'accuracy': tff.federated_mean(metrics.accuracy, metrics.num_examples),
      'per_client/num_examples': tff.federated_collect(metrics.num_examples),
      'per_client/loss': tff.federated_collect(metrics.loss),
      'per_client/accuracy': tff.federated_collect(metrics.accuracy),
  }

当计算运行时，它将在稍后打印几个单元格：

state, metrics = iterative_process.next(state, federated_train_data)
print('round  1, metrics={}'.format(metrics))

round  1, metrics=<...,per_client/accuracy=[0.14516129, 0.10642202, 0.13972603],per_client/loss=[3.2409852, 3.417463, 2.9516447],per_client/num_examples=[930.0, 1090.0, 730.0]>

但是请注意：如果您想知道特定客户的价值，则故意无法做到这一点。通过设计，TFF 的语言有意避免客户身份的概念；希望避免使客户可寻址。

于 2019-05-28T03:41:58.750 回答
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如果你想在 'client_update' 函数中打印一些东西，你可以使用tf.print().

于 2022-02-15T12:30:32.927 回答