tff.federated_selectを使用して特定のクライアントに異なるデータを送信する

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このチュートリアルでは、さまざまなクライアントにさまざまなデータを送信する必要があるTFFでカスタムフェデレーションアルゴリズムを実装する方法を示します。あなたはすでに熟知している場合もありtff.federated_broadcastすべてのクライアントに単一のサーバーに置か値を送信します。このチュートリアルでは、サーバーベースの値のさまざまな部分がさまざまなクライアントに送信される場合に焦点を当てています。これは、モデル全体が単一のクライアントに送信されないようにするために、モデルの一部を異なるクライアントに分割する場合に役立つことがあります。

両方のインポートして始めましょうtensorflowしてtensorflow_federated 。

!pip install --quiet --upgrade tensorflow-federated-nightly
!pip install --quiet --upgrade nest-asyncio

import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()

import tensorflow as tf
import tensorflow_federated as tff
tff.backends.native.set_local_python_execution_context()

クライアントデータに基づいて異なる値を送信する

サーバーに配置されたリストがあり、そこからクライアントに配置されたデータに基づいて各クライアントにいくつかの要素を送信する場合を考えてみます。たとえば、サーバー上の文字列のリスト、およびクライアント上の、ダウンロードするインデックスのコンマ区切りのリスト。次のように実装できます。

list_of_strings_type = tff.TensorType(tf.string, [None])
# We only ever send exactly two values to each client. The number of keys per
# client must be a fixed number across all clients.
number_of_keys_per_client = 2
keys_type = tff.TensorType(tf.int32, [number_of_keys_per_client])
get_size = tff.tf_computation(lambda x: tf.size(x))
select_fn = tff.tf_computation(lambda val, index: tf.gather(val, index))
client_data_type = tf.string

# A function from our client data to the indices of the values we'd like to
# select from the server.
@tff.tf_computation(client_data_type)
@tff.check_returns_type(keys_type)
def keys_for_client(client_string):
  # We assume our client data is a single string consisting of exactly three
  # comma-separated integers indicating which values to grab from the server.
  split = tf.strings.split([client_string], sep=',')[0]
  return tf.strings.to_number([split[0], split[1]], tf.int32)

@tff.tf_computation(tff.SequenceType(tf.string))
@tff.check_returns_type(tf.string)
def concatenate(values):
  def reduce_fn(acc, item):
    return tf.cond(tf.math.equal(acc, ''),
                   lambda: item,
                   lambda: tf.strings.join([acc, item], ','))
  return values.reduce('', reduce_fn)

@tff.federated_computation(tff.type_at_server(list_of_strings_type), tff.type_at_clients(client_data_type))
def broadcast_based_on_client_data(list_of_strings_at_server, client_data):
  keys_at_clients = tff.federated_map(keys_for_client, client_data)
  max_key = tff.federated_map(get_size, list_of_strings_at_server)
  values_at_clients = tff.federated_select(keys_at_clients, max_key, list_of_strings_at_server, select_fn)
  value_at_clients = tff.federated_map(concatenate, values_at_clients)
  return value_at_clients

次に、サーバーに配置された文字列のリストと各クライアントの文字列データを提供することで、計算をシミュレートできます。

client_data = ['0,1', '1,2', '2,0']
broadcast_based_on_client_data(['a', 'b', 'c'], client_data)

[<tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b'a,b'>,
 <tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b'b,c'>,
 <tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b'c,a'>]

ランダム化された要素を各クライアントに送信する

または、サーバーデータのランダムな部分を各クライアントに送信すると便利な場合があります。最初に各クライアントでランダムキーを生成し、次に上記で使用したものと同様の選択プロセスに従うことで、これを実装できます。

@tff.tf_computation(tf.int32)
@tff.check_returns_type(tff.TensorType(tf.int32, [1]))
def get_random_key(max_key):
  return tf.random.uniform(shape=[1], minval=0, maxval=max_key, dtype=tf.int32)

list_of_strings_type = tff.TensorType(tf.string, [None])
get_size = tff.tf_computation(lambda x: tf.size(x))
select_fn = tff.tf_computation(lambda val, index: tf.gather(val, index))

@tff.tf_computation(tff.SequenceType(tf.string))
@tff.check_returns_type(tf.string)
def get_last_element(sequence):
  return sequence.reduce('', lambda _initial_state, val: val)

@tff.federated_computation(tff.type_at_server(list_of_strings_type))
def broadcast_random_element(list_of_strings_at_server):
  max_key_at_server = tff.federated_map(get_size, list_of_strings_at_server)
  max_key_at_clients = tff.federated_broadcast(max_key_at_server)
  key_at_clients = tff.federated_map(get_random_key, max_key_at_clients)
  random_string_sequence_at_clients = tff.federated_select(
      key_at_clients, max_key_at_server, list_of_strings_at_server, select_fn)
  # Even though we only passed in a single key, `federated_select` returns a
  # sequence for each client. We only care about the last (and only) element.
  random_string_at_clients = tff.federated_map(get_last_element, random_string_sequence_at_clients)
  return random_string_at_clients

当社以来broadcast_random_element機能は、任意のクライアント・配置されたデータにはなりません、我々は使用するようにクライアントのデフォルト数とTFFシミュレーションランタイムを設定する必要があります。

tff.backends.native.set_local_python_execution_context(default_num_clients=3)

次に、選択をシミュレートできます。私たちは、変更することができdefault_num_clients上記と異なる結果を生成するには、以下の文字列のリストを、または単に異なるランダム出力を生成するための計算を再実行します。

broadcast_random_element(tf.convert_to_tensor(['foo', 'bar', 'baz']))