def encode_and_convert_to_binary(self, Net, share): results = {} for key, value in Net.state_dict().items(): if not key.endswith("bias"): results[key] = value continue results[key] = normalize_and_convert_to_binary(value) if key == "conv1.bias" and share != None: results[key] = encode_with_shamir(share, results[key]) return results

这段代码实现了对神经网络参数进行编码和二进制转换的过程。

`encode_and_convert_to_binary`函数接受两个参数：`Net`表示神经网络模型，`share`表示共享密钥。函数返回一个字典`results`，其中包含编码和转换后的神经网络参数。

接着，函数遍历`Net`模型的所有参数，对于每个参数，如果不是偏置(bias)参数，则直接将其添加到`results`字典中。如果是偏置参数，则调用`normalize_and_convert_to_binary`函数对其进行归一化和二进制转换。归一化是指将偏置参数的值限制在一个指定的范围内，以便于后续的加密操作。二进制转换是指将偏置参数的值转换为二进制形式，以便于后续的传输和处理。

如果当前参数是第一个卷积层的偏置参数`conv1.bias`，并且`share`不为None，则调用`encode_with_shamir`函数对其进行加密。`encode_with_shamir`函数使用Shamir秘密共享算法对偏置参数进行加密，将其划分为多个部分，并生成多个密钥，每个密钥对应一个部分，以便于分布式存储和保护。

最后，函数返回`results`字典，其中包含了编码和转换后的所有神经网络参数。

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翻译def __init__(self, key, iv): self.key = key.encode() self.iv = iv.encode() self.mode = AES.MODE_CBC

翻译如下：

def __init__(self, key, iv):
    self.key = key.encode()
    self.iv = iv.encode()
    self.mode = AES.MODE_CBC

def __init__(self, key, iv):
    self.key = key.encode()
    self.iv = iv.encode()
    self.mode = AES.MODE_CBC

该代码段是一个Python类的构造函数，用于初始化AES加密算法的关键参数。在这里，构造函数接受两个参数 "key" 和 "iv"，并将它们转换为字节格式的编码。然后，构造函数将AES的加密模式设置为CBC模式（Cipher Block Chaining）。通过这样的初始化，该类的实例可以使用提供的密钥、初始向量和加密模式执行AES加密操作。

def localUpdate(self, localEpoch, localBatchSize, Net, lossFun, opti, global_parameters, share=None): Net.load_state_dict(global_parameters, strict=True) self.train_dl = DataLoader(self.train_ds, batch_size=localBatchSize, shuffle=True) for epoch in range(localEpoch): for data, label in self.train_dl: data, label = data.to(self.dev), label.to(self.dev) preds = Net(data) loss = lossFun(preds, label) loss.backward() opti.step() opti.zero_grad() state_dict = self.encode_and_convert_to_binary(Net, share) return state_dict

这段代码实现了在本地更新神经网络模型的过程。

`localUpdate`函数接受五个参数：`localEpoch`表示本地训练轮数，`localBatchSize`表示本地训练批次大小，`Net`表示神经网络模型，`lossFun`表示损失函数，`opti`表示优化器，`global_parameters`表示全局参数，`share`表示共享密钥。函数返回一个字典`state_dict`，其中包含本地训练后编码和转换后的神经网络参数。

首先，函数加载全局参数`global_parameters`到`Net`模型中，并设置严格模式(strict=True)，以确保全局参数和模型结构匹配。然后，函数将训练数据集`self.train_ds`加载到一个数据加载器`self.train_dl`中，设置批次大小为`localBatchSize`，并打乱数据顺序。

接着，函数进行本地训练，训练轮数为`localEpoch`。在每一轮训练中，函数从`self.train_dl`中获取一个批次的数据和标签，将它们移到设备(self.dev)上，通过神经网络模型`Net`进行前向传播，计算预测值`preds`，并使用损失函数`lossFun`计算预测值与真实值之间的误差(loss)。接着，函数进行反向传播，优化器`opti`对模型参数进行更新，并清除之前的梯度信息。

最后，函数调用`encode_and_convert_to_binary`函数对本地训练后的模型参数进行编码、二进制转换和加密(如果指定了`share`)，并将结果保存在`state_dict`字典中，最终返回`state_dict`字典。