TensorFlow fédéré
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La plate-forme TensorFlow Federated (TFF) se compose de deux couches :
- Federated Learning (FL) , interfaces de haut niveau pour connecter des modèles d'apprentissage automatique Keras ou non Keras existants au framework TFF. Vous pouvez effectuer des tâches de base, telles qu'une formation ou une évaluation fédérée, sans avoir à étudier les détails des algorithmes d'apprentissage fédéré.
- Federated Core (FC) , interfaces de niveau inférieur pour exprimer de manière concise des algorithmes fédérés personnalisés en combinant TensorFlow avec des opérateurs de communication distribués dans un environnement de programmation fonctionnel fortement typé.
Commencez par les didacticiels TFF qui vous guident à travers les principaux concepts et API TFF à l’aide d’exemples pratiques. Assurez-vous de suivre les instructions d'installation pour configurer votre environnement à utiliser avec TFF.
Les guides plus détaillés (voir la barre latérale gauche de cette page) fournissent ensuite des informations de référence sur des sujets importants.
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Dernière mise à jour le 2024/10/31 (UTC).
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