我可以为tensorflow federated中的每个客户端使用不同的权重和偏差吗？

我想知道是否有可能对tensorflow_federated中的每个客户端使用不同的权重和偏差

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请提供帮助。

是的，TensorFlow Federated支持拥有自己模型参数的客户端

联邦平均的实现从一个全局共享模型开始，该模型适用于每个客户机（此时，每个客户机具有相同的模型权重和偏差）。然后，每个客户机对其自己的本地数据进行训练，从而使每个客户机具有不同的权重和偏差。最后，只有权重被重新组合到一个共享的全局模型中

在这种情况下，计算将全局模型作为输入，并输出一个新的全局模型，使各个客户权重和偏差包含在模拟中。但是，可以为各个模型重写模拟

比如：

MODEL_WEIGHTS_TYPE=…#模型权张量的嵌套结构
数据集类型=…#一个tff.SequenceType
@tff.tf_计算（模型权重类型、数据集类型）
def本地列车（模型权重，数据集）：
#进行本地培训
返回新的\u模型\u权重
#模拟3个客户端
客户模型权重=[w_a，w_b，w_c]
客户培训数据=[d_a，d_b，d_c]
客户端\模型\权重=tff.federated\映射(
本地培训（客户模型权重、客户培训数据）
#客户端\模型\权重[0]==客户端“A”的新的不同权重

是的，TensorFlow Federated支持拥有自己模型参数的客户端

联邦平均的实现从一个全局共享模型开始，该模型适用于每个客户机（此时，每个客户机具有相同的模型权重和偏差）。然后，每个客户机对其自己的本地数据进行训练，从而使每个客户机具有不同的权重和偏差。最后，只有权重被重新组合到一个共享的全局模型中

在这种情况下，计算将全局模型作为输入，并输出一个新的全局模型，使各个客户权重和偏差包含在模拟中。但是，可以为各个模型重写模拟

比如：

MODEL_WEIGHTS_TYPE=…#模型权张量的嵌套结构
数据集类型=…#一个tff.SequenceType
@tff.tf_计算（模型权重类型、数据集类型）
def本地列车（模型权重，数据集）：
#进行本地培训
返回新的\u模型\u权重
#模拟3个客户端
客户模型权重=[w_a，w_b，w_c]
客户培训数据=[d_a，d_b，d_c]
客户端\模型\权重=tff.federated\映射(
本地培训（客户模型权重、客户培训数据）
#客户端\模型\权重[0]==客户端“A”的新的不同权重

3客户端模拟示例中，请帮助理解如何定义模型权重类型和数据集类型。这将对meCan u有很大帮助，请帮助理解如何定义模型\权重\类型和数据集\类型，以3客户端的模拟为例。这将对我大有帮助