weights_initialize = server.global_model.parameters()，server.global_model.parameters(weights_initialize)

这两行代码的组合没有意义，因为 `server.global_model.parameters()` 函数返回的是一个可迭代的对象，其中包含了模型中所有参数的引用，而不是一个初始化函数或一个参数列表。因此，将 `server.global_model.parameters()` 的结果传递给函数 `server.global_model.parameters()` 是不正确的，会导致语法错误。

如果要对模型参数进行初始化，可以使用以下方式：

import torch.nn as nn

def init_weights(m):
    if isinstance(m, nn.Conv2d) or isinstance(m, nn.Linear):
        nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
        nn.init.zeros_(m.bias)

model = MyModel()
model.apply(init_weights)

上述代码中，我们首先定义了一个名为 `init_weights` 的函数，它采用一个参数 `m`，该参数是模型中的一个层或模块。然后，我们使用 `isinstance` 函数检查该层或模块的类型，如果是卷积层或全连接层，则使用 Xavier 初始化方法来初始化权重，并使用零来初始化偏置。最后，我们使用模型的 `apply` 方法将 `init_weights` 函数应用到模型的所有层和模块上。

如果要使用上述代码中的 `init_weights` 函数来初始化 `server.global_model` 的参数，可以按照以下方式进行：

server.global_model.apply(init_weights)

这将对 `server.global_model` 中的所有卷积层和全连接层的权重和偏置进行初始化。