def localUpdate(self, localEpoch, localBatchSize, Net, lossFun, opti, global_parameters): 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() return Net.state_dict() def local_val(self): pass 解释这段代码

这段代码是一个类中的两个方法。第一个方法是`localUpdate()`，它用于在本地更新模型参数。它接受`localEpoch`（本地训练的轮数）、`localBatchSize`（本地训练的批次大小）、`Net`（神经网络模型）、`lossFun`（损失函数）、`opti`（优化器）和`global_parameters`（全局参数）作为输入。

在该方法中，首先使用`Net.load_state_dict(global_parameters, strict=True)`加载全局参数到本地模型中。然后使用`DataLoader`将训练数据集分成大小为`localBatchSize`的小批次，并打乱顺序。接下来，使用循环进行本地训练，每个epoch都会遍历所有小批次。在每个小批次中，首先将数据和标签移动到指定的设备上（可能是GPU），然后通过模型进行前向传播得到预测值。接着计算预测值与标签之间的损失，并通过反向传播计算梯度。最后，使用优化器更新模型参数，并清零梯度。

第二个方法是`local_val()`，目前没有实现任何功能。你可以根据需要在其中添加代码来进行本地验证或其他操作。