请给出一段代码表示联邦学习中读取本地的fashionmnist数据集后如何分配到各个节点

以下是一个简单的示例代码，展示了如何在联邦学习中读取本地的fashionmnist数据集并将其分配给各个节点：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms

# 定义数据转换
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
                                transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])

# 加载本地的fashionmnist数据集
train_dataset = datasets.FashionMNIST('./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.FashionMNIST('./data', train=False, download=True, transform=transform)

# 定义联邦学习中的节点（假设有两个节点）
node1_dataset = torch.utils.data.Subset(train_dataset, list(range(0, 30000)))
node1_loader = DataLoader(node1_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

node2_dataset = torch.utils.data.Subset(train_dataset, list(range(30000, 60000)))
node2_loader = DataLoader(node2_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for node_dataloader in [node1_loader, node2_loader]:
        for batch_idx, (data, target) in enumerate(node_dataloader):
            # 在此处完成训练逻辑
            pass

在这个示例代码中，我们使用 PyTorch 和 torchvision 库来加载本地的fashionmnist数据集。然后我们定义了两个节点，每个节点使用 Subset 和 DataLoader 函数来分别处理自己的数据子集，并在每个节点上训练模型。这是一个基本的示例代码，实际中会根据具体需求而有所不同。