在联邦学习中每次挑选3个客户端形成一个全局模型然后对测试集进行预测，重复这一操做10次形成10个全局模型分别对测试集进行预测代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，演示如何在 TensorFlow Federated 中实现您描述的联邦学习方法：

import tensorflow_federated as tff

# 加载您的数据集
train_data, test_data = ...

# 定义客户端数据的分区函数
def client_data_partitioner(dataset, num_clients):
  # 将数据集分成 num_clients 份，每份大小相等
  return [dataset.shard(num_clients, i) for i in range(num_clients)]

# 定义联邦数据集
train_federated_data = tff.simulation.datasets.ClientData.from_partitions(
    client_ids=['client{}'.format(i) for i in range(num_clients)],
    partitions=[client_data_partitioner(train_data, num_clients) for i in range(num_rounds)])

# 定义模型和优化器
model = ...
optimizer = ...

# 定义损失函数和评估指标
loss_fn = ...
metrics = ...

# 定义联邦训练循环
@tff.tf_computation
def initialize_fn():
  # 初始化全局模型
  return model.initialize()

@tff.tf_computation(model.type, train_federated_data.element_type)
def next_fn(model, federated_dataset):
  # 定义一轮训练的计算逻辑
  def train_on_single_client(client_data):
    # 在单个客户端上训练模型
    client_model = tff.learning.from_compiled_keras_model(model)
    client_model.compile(optimizer, loss_fn, metrics)
    client_model.fit(client_data)
    return client_model

  # 每轮训练选择3个客户端
  client_ids = federated_dataset.client_ids[:3]
  client_datasets = federated_dataset.select(client_ids)
  # 在选定的客户端上训练模型
  client_models = client_datasets.map(train_on_single_client)
  # 求平均得到全局模型
  return tff.learning.framework.ModelWeights.from_weights(
      tff.learning.federated_mean(client_models.weights))

# 定义联邦评估函数
@tff.tf_computation(model.type, test_data.element_type)
def evaluate_fn(model, test_data):
  # 在测试集上评估模型
  model.compile(optimizer, loss_fn, metrics)
  return model.evaluate(test_data)

# 运行联邦学习
state = tff.learning.framework.ServerState(
    model=initialize_fn(),
    optimizer_state=optimizer.initialize(),
    round_num=0)
for round_num in range(num_rounds):
  # 训练全局模型
  state, metrics = tff.learning.framework.run_round(
      state=state,
      next_fn=next_fn,
      metrics=[evaluate_fn],
      train_data=train_federated_data)
  # 输出评估结果
  print('Round {}: metrics={}'.format(round_num, metrics))

这里使用了 TensorFlow Federated（TFF）库，它提供了一种方便的方式来实现联邦学习。您需要根据您的具体情况修改代码中的数据集、模型、优化器、损失函数和评估指标等部分。