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我尝试创建具有同心布局的内层和外层。但我无法让它发挥作用。

内部和外部节点混淆了。

我的数据：

{
 data: [
  {data: {
    id: 'innerA', level: 1 },
    group: 'nodes'
  },
  ....
  {data: {
    id: 'outA', level: 2 },
    group: 'nodes'
   },
  ....
  {
    data: { source: 'innerA', target: 'outA' },
    group: 'edges',
  },
  ....
  ],
}

还有我的布局

layout: {
  concentric: function( node ){
    return node.data("level");
  },
  levelWidth: function( ){
    return 2;
  },
  name: 'concentric',
  minNodeSpacing: 50,
  }
}

根据我的预期，布局中的同心函数将根据节点中的图层属性分配节点。

希望有人有想法。先感谢您。

我在https://www.tensorflow.org/federated/federated_learning上阅读了多个指南， 例如图像分类或文本生成示例。

根据我所读到的内容，我看不到如何将张量流联合学习（tff）用于现实世界的应用程序：多个硬件客户端上的数据集。这一切看起来只是为了模拟联邦学习。

我想在多台机器上使用 tff，而不是只在一台机器上模拟它。当有人知道 tff 是否可行或找到有关如何操作的指南时，我将不胜感激。

谢谢。