TensorFlow Federated中set_remote_python_execution_context属性缺失问题求助

原代码中使用的tff.backends.native.set_remote_python_execution_context已被废弃移除，以下是两种替代实现方案：

方案1：配置远程分布式执行上下文 #

适用于连接真实远程工作节点的场景，代码示例：

import grpc
import tensorflow_federated as tff

# 替换为你的实际工作节点数量
n_workers = 2
ip_address = ['0.0.0.0'] * n_workers
ports = [80 + i for i in range(n_workers)]

# 生成远程节点地址列表
worker_addrs = [f'{ip_addr}:{port}' for ip_addr, port in zip(ip_address, ports)]

# 创建远程执行上下文
remote_ctx = tff.backends.remote.RemoteExecutionContext(
    worker_addresses=worker_addrs,
    channel_factory=lambda addr: grpc.insecure_channel(addr)
)

# 设置为默认执行上下文
tff.framework.set_default_execution_context(remote_ctx)

方案2：本地模拟多节点执行 #

如果仅需在本地模拟多工作节点的场景，可使用本地执行上下文替代：

import tensorflow_federated as tff

n_workers = 2
local_ctx = tff.backends.native.create_local_execution_context(num_clients=n_workers)
tff.framework.set_default_execution_context(local_ctx)

注意事项 #

• 确保使用TensorFlow Federated 0.20.0及以上版本，远程执行API在该版本后趋于稳定
• 若使用真实分布式集群，需提前在每个远程节点启动TFF工作进程（可通过tff.simulation.run_server命令启动）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Amir hossein Parandin