global_model.state_dict().items()后面这个items（）什么意思及示例

`global_model.state_dict()` 返回了一个PyTorch的模型参数字典，其中包含了模型中所有层的参数。这个字典中每个元素都是一个键值对，键是每一层的名称，值是该层对应的参数张量。

而 `items()` 是Python中字典的方法，用于返回一个包含字典中所有键值对的元组列表。因此，`global_model.state_dict().items()` 返回了一个由模型参数字典中所有键值对组成的元组列表。每个元组的第一个元素是参数名称，第二个元素是对应的参数张量。

下面是一个简单的示例：

import torch

# 定义一个简单的神经网络
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(5, 2)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 创建模型
model = Net()

# 获取模型参数字典
state_dict = model.state_dict()

# 遍历模型参数字典，输出每个参数名称和对应的参数张量
for key, value in state_dict.items():
    print(key, value)

输出结果如下：

fc1.weight tensor([[-0.0182,  0.1419,  0.0765,  0.1021, -0.0072, -0.2457, -0.0812, -0.0624,
         -0.1238,  0.1003],
        [ 0.0336, -0.1777, -0.2006, -0.0589,  0.2195,  0.2797, -0.3019, -0.1137,
         -0.0509,  0.0817],
        [ 0.0645,  0.1709, -0.0875, -0.0155,  0.2247,  0.1567, -0.1209, -0.2736,
         -0.0696, -0.0369],
        [ 0.0110, -0.2780,  0.0267, -0.0375,  0.0379, -0.1440, -0.2176, -0.1615,
         -0.2040,  0.2807],
        [-0.3112, -0.1948,  0.0450, -0.2426, -0.1849, -0.3095,  0.1942,  0.0580,
         -0.0247,  0.2317]])
fc1.bias tensor([-0.1811, -0.3062, -0.0730, -0.3157,  0.1808])
fc2.weight tensor([[ 0.1877, -0.1497,  0.2482, -0.0846, -0.0611],
        [ 0.2599,  0.2725, -0.4182, -0.0045,  0.0552]])
fc2.bias tensor([-0.1076, -0.4113])