联邦学习中的模型规范（使用Tensorflow联邦核心）

我正在尝试使用联邦代码来构建自己的联邦学习算法。但我遇到了一个问题。在官方教程中，它定义了模型规范，如下所示：

我想知道是否需要将模型作为OrderedICT输入。我可以将模型作为可培训的Keras模型输入吗

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谢谢

是的，TFF可以使用该方法处理使用

tf.keras.Model

（功能或顺序API，而不是子类API）定义的模型

此方法在和教程中使用

MODEL_SPEC = collections.OrderedDict(
            filter1 = tf.TensorSpec(shape=weights[0].shape, dtype=tf.float32),
            bias1 = tf.TensorSpec(shape=weights[1].shape, dtype=tf.float32),
            filter2 = tf.TensorSpec(shape=weights[2].shape, dtype=tf.float32),
            bias2 = tf.TensorSpec(shape=weights[3].shape, dtype=tf.float32),
            weight1 = tf.TensorSpec(shape=weights[4].shape, dtype=tf.float32),
            bias3 = tf.TensorSpec(shape=weights[5].shape, dtype=tf.float32)
        )
        MODEL_TYPE = tff.to_type(MODEL_SPEC)