给出一个联邦学习框架代码

以下是一个基本的联邦学习框架代码：

import torch
import copy

class Server:
    def __init__(self, model):
        self.model = model
    
    def train(self, clients):
        # 在训练之前将所有客户端的模型权重复制到服务器端模型
        self.aggregate_weights(clients)
        
        # 在服务器端训练模型
        self.model.train()
        optimizer = torch.optim.SGD(self.model.parameters(), lr=0.1)
        criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
        for epoch in range(10):
            for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
                optimizer.zero_grad()
                output = self.model(data)
                loss = criterion(output, target)
                loss.backward()
                optimizer.step()
        
        # 将最新的服务器端模型权重发送给所有客户端
        self.broadcast_weights(clients)
    
    def aggregate_weights(self, clients):
        # 将所有客户端的模型权重复制到服务器端模型
        for client in clients:
            self.model = copy.deepcopy(client.model)
    
    def broadcast_weights(self, clients):
        # 将最新的服务器端模型权重发送给所有客户端
        for client in clients:
            client.model = copy.deepcopy(self.model)

class Client:
    def __init__(self, model, data):
        self.model = model
        self.data = data
    
    def train(self):
        # 在客户端对数据进行训练
        self.model.train()
        optimizer = torch.optim.SGD(self.model.parameters(), lr=0.1)
        criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
        for epoch in range(10):
            for batch_idx, (data, target) in enumerate(self.data):
                optimizer.zero_grad()
                output = self.model(data)
                loss = criterion(output, target)
                loss.backward()
                optimizer.step()

上面的代码展示了一个简单的联邦学习框架，其中有一个服务器端和多个客户端。每个客户端都有自己的数据集和模型，在训练之前，服务器会将所有客户端的模型权重复制到自己的模型上。然后服务器对模型进行训练，最后将最新的模型权重发送给所有客户端。在每个客户端上，会对自己的数据集进行训练，并更新自己的模型。