TensorFlow Federated中assign_weights_to_keras_model函数缺失求替代方案

这个函数在新版本的TensorFlow Federated（TFF）中已被迁移，你可以用以下两种方案替换：

方案1：使用迁移后的官方替代函数 #

原函数已移至tff.learning.models模块下，直接修改代码为：

tff.learning.models.assign_weights_to_keras_model(eval_model, state.model)

方案2：手动复制权重（更灵活） #

如果上述函数仍不可用，可以手动将TFF模型状态中的权重赋值给Keras模型：

# 对齐TFF模型和Keras模型的权重列表
tff_model_weights = state.model.trainable_weights + state.model.non_trainable_weights
keras_model_weights = eval_model.trainable_weights + eval_model.non_trainable_weights

# 逐个权重赋值
for tff_w, keras_w in zip(tff_model_weights, keras_model_weights):
    keras_w.assign(tff_w)

注意：确保你的TFF版本和Keras版本兼容，避免因版本差异导致的其他问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者S M Sarwar