dict_zk = {'仲恺': 'Zhongkai', '仲恺全称': '仲恺农业工程学院', '信科院': '信息科学与技术学院'}for key, value in dict_zk.items(): print(key, ':', value)

这是一个简单的 Python 代码，使用了字典（dict）类型。首先，我们创建了一个名为 dict_zk 的字典，其中包含了仲恺大学（仲恺农业工程学院）和信息科学与技术学院的一些信息。

接下来，使用 for 循环遍历字典中的每个键值对，将键和值分别存储在 key 和 value 变量中，并使用 print 函数将它们打印出来。输出的格式为“键: 值”。

例如，如果我们运行这段代码，将会得到以下输出：

仲恺 : Zhongkai
仲恺全称 : 仲恺农业工程学院
信科院 : 信息科学与技术学院

相关问题

用python语言 2、定义内容为'仲恺': 'Zhongkai', '仲恺全称': 仲恺农业工程学院, '信科院':信息科学与技术学院' 的一个字典，使用程序对字典中的所有元素遍历输出。

可以使用 for 循环遍历字典中的所有元素，并使用 print() 函数输出。

示例代码如下：

dict_zk = {'仲恺': 'Zhongkai', '仲恺全称': '仲恺农业工程学院', '信科院': '信息科学与技术学院'}
for key, value in dict_zk.items():
    print(key, ':', value)

输出结果为：

仲恺 : Zhongkai
仲恺全称 : 仲恺农业工程学院
信科院 : 信息科学与技术学院

给下列代码加注释： def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr): total_num_proc = sum(list_num_proc) # merged_state_dict = dict() dict_keys = list_state_dict[0].keys() for state_dict in list_state_dict[1:]: assert state_dict.keys() == dict_keys # accumulate extra sgrad and remove from state_dict if self.use_adaptive and self.is_adj_round(): prefix = "extra." for state_dict in list_state_dict: del_list = [] for key, param in state_dict.items(): if key[:len(prefix)] == prefix: sgrad_key = key[len(prefix):] mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0. dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float) dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param) # no need to divide by lr self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad) del_list.append(key) for del_key in del_list: del state_dict[del_key]

def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr):
    total_num_proc = sum(list_num_proc)

    # merged_state_dict = dict()
    dict_keys = list_state_dict[0].keys()
    
    # Check if all state dicts have the same keys
    for state_dict in list_state_dict[1:]:
        assert state_dict.keys() == dict_keys

    # accumulate extra sgrad and remove from state_dict
    if self.use_adaptive and self.is_adj_round():
        prefix = "extra."
        for state_dict in list_state_dict:
            del_list = []
            for key, param in state_dict.items():
                # Check if the key starts with 'extra.'
                if key[:len(prefix)] == prefix:
                    # Get the corresponding sgrad key
                    sgrad_key = key[len(prefix):]
                    
                    # Create a mask of zeroes
                    mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0.
                    
                    # Create a dense tensor and fill it with values from param based on the mask
                    dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float)
                    dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param)

                    # Accumulate the dense sgrad without dividing by lr
                    self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad)
                    
                    # Add the key to the delete list
                    del_list.append(key)

            # Remove the keys from the state_dict
            for del_key in del_list:
                del state_dict[del_key]

这段代码实现了一个`merge_accumulate_client_update`方法，主要功能是合并和累加`list_state_dict`中的状态字典。以下是对代码的注释：

- `total_num_proc`：所有进程数的总和。
- `dict_keys`：状态字典的键列表。
- 检查所有状态字典是否具有相同的键。
- 如果使用自适应且处于调整轮次，则累加额外的`sgrad`并从状态字典中删除。
- `prefix`：额外`sgrad`的前缀。
- 对于每个状态字典，遍历键和参数。
- 如果键以`prefix`开头，则获取相应的`sgrad`键。
- 创建一个零填充的掩码。
- 创建一个稠密张量，并根据掩码从参数中填充值。
- 累加不除以`lr`的稠密`sgrad`。
- 将键添加到删除列表。
- 从状态字典中删除键。