联邦学习训练 lstm 详细代码实战

基于TensorFlow Federated (TFF) 框架实现。代码已简化、注释清晰，可直接复制运行（需提前安装依赖）。代码包含数据模拟、联邦训练流程、模型定义及评估

安装环境

pip install tensorflow tensorflow-federated numpy matplotlib

完整代码（可直接复制运行）

import tensorflow as tf
import tensorflow_federated as tff
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# ================== 1. 数据模拟（模拟多客户端时间序列数据） ==================
def create_sequence_data(num_clients=5, seq_length=10, total_samples=1000):
    """生成模拟时间序列数据，每个客户端独立数据集"""
    data = []
    for _ in range(num_clients):
        # 生成随机时间序列（sin波 + 噪声）
        t = np.linspace(0, 2 * np.pi, total_samples // num_clients)
        seq = np.sin(t) + np.random.normal(0, 0.1, len(t))
        
        # 分割为固定长度序列（滑动窗口）
        s