一轮的联邦学习过后，如何修改代码使第二轮联邦学习服务器的全局模型和第一轮的联邦学习服务器模型相同

在一轮联邦学习结束后，服务器的全局模型已经被更新为参与联邦学习的所有设备的平均模型。如果想使第二轮联邦学习服务器的全局模型和第一轮的联邦学习服务器模型相同，可以将第二轮联邦学习的全局模型初始化为第一轮联邦学习的服务器模型的参数值。

具体来说，可以在第一轮联邦学习结束后记录下服务器的全局模型参数值，然后在第二轮联邦学习开始前将第二轮联邦学习的全局模型初始化为这些参数值。代码示例如下：

# 记录第一轮联邦学习结束后的服务器全局模型参数值
first_round_global_model_params = server.global_model.state_dict()

# 第二轮联邦学习开始前将全局模型初始化为第一轮的全局模型参数值
server.global_model.load_state_dict(first_round_global_model_params)

在这个示例中，`first_round_global_model_params` 是一个字典，包含了第一轮联邦学习结束后服务器的全局模型的参数值。在第二轮联邦学习开始前，我们将第二轮联邦学习的全局模型初始化为这些参数值，这样就可以保证第二轮联邦学习的全局模型和第一轮联邦学习的服务器模型相同。