Flower ( flwr) 是用于构建联邦学习系统的 #框架 。Flower 的设计基于以下几个指导原则:
(flwr)是用于构建联邦学习系统的#框架。Flower的设计基于以下几个指导原则:可定制:联邦学习系统因一个用例而异。Flower允许根据每个单独的用例的需要进行各种不同的配置。可扩展:Flower起源于牛津大学的一个研究项目,因此在构建时考虑了AI研究。许多组件可以扩展和覆盖以构建新的最先进的系统。与框架无关:不同的机器学习框架具有不同的优势。Flower可以与任何机器学习框架一起使用,例如PyTorch、TensorFlow、HuggingFaceTransformers、PyTorchLightning、MXNet、scikit-learn、JAX、TFLite,甚至适合喜欢手动计算梯度的用户的原始NumPy。可以理解:Flower的编写考虑了可维护性。鼓励社区阅读和贡献代码库
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