根据客户端参数差值字典更新全局模型权重

# 更新全局模型的参数
for name, params in server.global_model.state_dict().items():
    weight_accumulator[name].add_(diff[name])

该代码段展示了根据客户端参数与全局模型参数的差值字典 diff 更新全局模型权重的方法。weight_accumulator 是一个字典，存储了每个参数的累加权重。代码遍历全局模型参数，使用差值字典更新累加权重。

更新全局模型参数

# 更新全局模型的参数
for name, params in server.global_model.state_dict().items():
    params.copy_(weight_accumulator[name] / len(received_updates))

return server.global_model.state_dict()  # 返回更新后的全局模型参数

这段代码将累加的权重除以接收到的更新次数，得到最终的权重，并将其复制到全局模型参数中。最后，返回更新后的全局模型参数。

总结

通过使用客户端参数差值字典，我们可以有效地更新全局模型的权重，实现联邦学习中模型的协同训练。