fluke：面向实验与研究的联邦学习实用框架

自 2016 年问世以来，联邦学习 (Federated Learning, FL) 在机器学习社区获得了巨大流行。虽然已提出多种框架来促进 FL 算法的开发，但研究者往往不得不从零实现自己的算法，包括所有基准与实验。这是因为现有框架不够灵活以满足其需求，或是扩展它们的学习曲线过于陡峭。本文提出 \fluke，一个旨在简化新 FL 算法开发的 Python 软件包。fluke 专为原型设计，面向关注联邦系统中学习组件的研究者或实践者。fluke 为开源软件，可作为即用即走的工具，或以最小的额外工作扩展以引入新算法。