global_model.load_state_dict(global_weights)意思

这段代码的意思是将一个字典类型的`global_weights`参数加载到`global_model`模型的参数中。具体来说，`global_weights`应该是一个包含了模型参数名称和对应数值的字典，`load_state_dict`方法将这些参数值加载到`global_model`对应的参数中去。这个操作通常用于在多个设备或者多个进程之间共享模型参数，以便能够在不同的计算节点上训练模型的不同部分，最终得到一个完整的模型。

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server.global_model.load_state_dict(weights_initialize)意思

`server.global_model.load_state_dict(weights_initialize)`这行代码的意思是将一个预先初始化的模型参数加载到`server.global_model`中。

通常情况下，在机器学习中，我们需要对模型进行初始化，以便在训练过程中更好地收敛。在这个过程中，我们可以手动初始化模型参数，也可以使用一些预训练的模型来初始化参数。

`weights_initialize`是一个预先初始化模型参数的字典，其中包含了每一层的权重和偏置。`load_state_dict`方法会将这些参数加载到`server.global_model`中，以便在训练过程中使用。

总之，这行代码的作用是将预先初始化的参数加载到模型中，以便在后续的训练中使用。

weights_initialize = server.global_model.state_dict()，server.global_model.load_state_dict(weights_initialize)

这段代码是用来初始化参数并加载模型参数的。首先，将全局模型的参数状态字典存储在weights_initialize中。然后，使用load_state_dict方法将weights_initialize中的参数状态字典加载到全局模型中，实现参数的初始化和加载。这通常用于在训练模型之前对模型参数进行初始化，或者在训练过程中加载之前训练好的模型参数。