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

在联邦学习中，最后一次全局模型预测的标签值可以通过以下步骤来获取和保存：

1. 在每个客户端训练完本地模型后，将本地模型的参数上传到服务器，进行聚合，更新全局模型。

2. 在最后一轮迭代结束后，将全局模型应用于所有客户端的数据，并获取预测的标签值。

3. 将预测的标签值保存到本地文件中。

下面是一个伪代码示例：

# 定义联邦学习的迭代次数
NUM_ROUNDS = 20

# 定义全局模型
global_model = ...

# 定义客户端数据
client_data = [...]

# 在每轮迭代中，进行模型训练和聚合更新
for round in range(NUM_ROUNDS):
    # 在每个客户端上训练本地模型
    for client in client_data:
        local_model = train_local_model(client, global_model)
        local_params = get_model_params(local_model)
        send_local_params_to_server(local_params)

    # 在服务器上聚合本地模型的参数，更新全局模型
    global_params = aggregate_local_params()
    update_global_model(global_params)

# 获取最后一次全局模型的预测结果，并保存到本地文件
final_predictions = predict(global_model, all_client_data)
save_predictions(final_predictions, 'final_predictions.txt')

需要根据具体的实现方式和框架来实现代码中的各个函数。例如，train_local_model函数用于在客户端上训练本地模型，get_model_params函数用于获取模型的参数，send_local_params_to_server函数用于将本地模型的参数上传到服务器等等。predict函数用于在所有客户端上应用最后一次全局模型，获取预测结果，save_predictions函数用于将预测结果保存到本地文件。