在机器学习中将多维的梯度向量作为要共享的秘密值，使用加法秘密共享技术，给出代码实现

以下是使用Python实现多维梯度向量的加法秘密共享代码：

import numpy as np

# 生成随机的多维梯度向量
gradient = np.random.rand(5)

# 定义加法秘密共享函数
def secret_share(gradient, n):
    # 生成n个随机数作为秘密共享的密钥
    keys = [np.random.rand() for i in range(n)]
    
    # 对每个密钥进行加密
    shares = [gradient + key for key in keys]
    
    return shares

# 将梯度向量进行加法秘密共享，生成3份共享
shares = secret_share(gradient, 3)

# 输出每份共享
for i in range(len(shares)):
    print('Share ' + str(i+1) + ': ' + str(shares[i]))

在上面的代码中，我们首先生成一个随机的5维梯度向量`gradient`，然后定义了一个名为`secret_share`的函数，用于对多维向量进行加法秘密共享。这个函数接受两个参数：梯度向量和需要生成的共享数量。函数首先生成n个随机数作为秘密共享的密钥，然后对每个密钥进行加密，得到n个共享向量。最后，函数返回这n个共享向量。

在主程序中，我们调用`secret_share`函数对`gradient`进行加法秘密共享，并生成了3份共享。最后，我们输出了每份共享向量。

需要注意的是，这里我们使用的是简单的加法秘密共享技术，只适用于两个参与者的情况。如果需要进行更多参与者的加法秘密共享，可以使用Shamir秘密共享等更高级的技术。