我想让联邦学习这个过程跑10次，这样就就形成了10个全局模型，我想让这10个全局模型的初始化参数是一样的如何解决代码

以下是一个使用TensorFlow框架实现的示例代码，用于在每个联邦学习过程的初始阶段加载相同的全局模型初始化参数：

import tensorflow as tf

# 定义全局模型
global_model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 定义联邦学习过程
def federated_learning(global_model, num_iterations):
    for i in range(num_iterations):
        # 在每个联邦学习过程的初始阶段加载相同的全局模型初始化参数
        if i == 0:
            saver = tf.train.Saver()
            with tf.Session() as sess:
                sess.run(tf.global_variables_initializer())
                saver.save(sess, 'global_model.ckpt')

            saver.restore(sess, 'global_model.ckpt')

        # 在每个联邦学习过程中使用相同的全局模型
        # ...

# 运行联邦学习过程10次
federated_learning(global_model, 10)

在上面的示例代码中，我们使用`tf.train.Saver()`函数将全局模型的参数保存到文件中，并在第一次联邦学习过程的初始阶段加载这个文件中的参数来初始化全局模型。在后续的联邦学习过程中，我们使用相同的全局模型进行训练。