运行Flower框架client.py时出现NumPyClient.fit返回值错误

INFO flower 2022-07-04 15:27:37,301 | connection.py:102 | Opened insecure gRPC connection (no certificates were passed)
DEBUG flower 2022-07-04 15:27:37,323 | connection.py:39 | ChannelConnectivity.IDLE
DEBUG flower 2022-07-04 15:27:37,389 | connection.py:39 | ChannelConnectivity.CONNECTING
DEBUG flower 2022-07-04 15:27:37,708 | connection.py:39 | ChannelConnectivity.READY
Training finished for round 5
DEBUG flower 2022-07-04 15:27:41,178 | connection.py:121 | gRPC channel closed
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\HP\Development\Federated-Learning-sklearn\sklearnff\client.py", line 52, in
fl.client.start_numpy_client(
File "C:\Users\HP.virtualenvs\sklearnff-UZKgGLZy\lib\site-packages\flwr\client\app.py", line 173, in start_numpy_client
start_client(
File "C:\Users\HP.virtualenvs\sklearnff-UZKgGLZy\lib\site-packages\flwr\client\app.py", line 94, in start_client
client_message, sleep_duration, keep_going = handle(
File "C:\Users\HP.virtualenvs\sklearnff-UZKgGLZy\lib\site-packages\flwr\client\grpc_client\message_handler.py", line 61, in handle
return _fit(client, server_msg.fit_ins), 0, True
File "C:\Users\HP.virtualenvs\sklearnff-UZKgGLZy\lib\site-packages\flwr\client\grpc_client\message_handler.py", line 117, in _fit
fit_res = client.fit(fit_ins)
File "C:\Users\HP.virtualenvs\sklearnff-UZKgGLZy\lib\site-packages\flwr\client\numpy_client.py", line 203, in fit
raise Exception(EXCEPTION_MESSAGE_WRONG_RETURN_TYPE_FIT)
Exception:
NumPyClient.fit did not return a tuple with 3 elements.
The returned values should have the following type signature:

Tuple[List[np.ndarray], int, Dict[str, Scalar]]
Example
model.get_weights(), 10, {"accuracy": 0.95}

使用Flower代码示例进行联邦学习POC验证时，运行client.py持续出现上述错误，错误提示NumPyClient.fit未返回包含3个元素的元组，要求返回值符合类型签名Tuple[List[np.ndarray], int, Dict[str, Scalar]]，示例格式为model.get_weights(), 10, {"accuracy": 0.95}，请问问题原因可能是什么？

可能的原因分析 #

• 返回值元素数量不匹配：自定义的*NumPyClient.fit*方法返回的元组元素数不是3个，比如只返回了模型权重和样本数量，漏掉了metrics字典；或者多返回了其他无关内容。
• 元素类型不符合要求：
  • 第一个元素不是*List[np.ndarray]*：比如直接返回了单个numpy数组（如sklearn模型的coef_），而非数组组成的列表；或者返回了模型对象本身，没有提取成numpy数组列表。
  • 第二个元素不是整数类型：比如返回了字符串、浮点数，或者numpy的int64类型（部分场景下Flower可能不兼容），而非Python原生int。
  • 第三个元素不是*Dict[str, Scalar]*：比如返回了非字典类型，或者字典的键不是字符串，或者值不是标量（如数组、对象），比如返回{"accuracy": [0.95]}就不符合要求。
• fit方法逻辑错误：实现*NumPyClient*的fit方法时，return语句书写错误，比如用分号分隔返回值、漏写逗号，或者返回的是多个独立值而非元组（比如return weights, num_samples缺了第三个元素）。
• 版本兼容问题：使用的Flower版本与参考的代码示例版本不一致，不同版本对fit方法的返回要求可能有差异，导致示例代码不符合当前版本的规范。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Frederico23