联邦学习中将全局模型迭代20次，我要保存最后一次全局模型预测的标签值的代码

好的，以下是保存最后一次全局模型预测的标签值的代码：

# 假设模型输出的标签值为 predictions
import torch

# 在模型训练结束后，保存最后一次全局模型预测的标签值
torch.save(predictions, 'global_predictions.pth')

这里使用了 PyTorch 的 `torch.save` 方法，将模型输出的标签值 `predictions` 保存到了名为 `global_predictions.pth` 的文件中。你可以根据需要修改文件名和路径。

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联邦学习中将全局模型迭代20次，我只需要迭代第20次全局模型预测的标签值的代码

好的，以下是保存第20次全局模型预测的标签值的代码：

# 假设模型输出的标签值为 predictions，迭代到第20个全局模型
import torch

if global_round == 20:
    # 保存第20次全局模型预测的标签值
    torch.save(predictions, 'global_predictions_20.pth')

这里使用了一个条件语句来判断当前是否迭代到了第20轮（即 `global_round` 是否等于20），如果是，则使用 `torch.save` 方法将模型输出的标签值 `predictions` 保存到名为 `global_predictions_20.pth` 的文件中。你可以根据需要修改文件名和路径。