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联邦学习权重聚合

model.state_dict() 

保存模型参数

加载模型参数

注意事项

联邦学习权重更新

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联邦学习权重聚合

model.state_dict() 

在PyTorch框架中，model.state_dict() 是一个非常重要的方法，它用于获取模型的参数（即权重和偏置）作为一个有序字典（OrderedDict），其中字典的键是各层参数的名称，字典的值是对应的参数张量（Tensor）。

当你训练一个模型时，你可能会想要保存模型的参数以便将来使用，或者在不同的环境或机器上加载它们。model.state_dict() 和 model.load_state_dict(state_dict) 就是为此而设计的。

以下是一些关于如何使用 model.state_dict() 的示例：

保存模型参数

import torch