给我一段代码，演示一下联邦学习如何进行节点的数据训练，并进训练后的数据汇总聚合

好的，以下是一个简单的示例代码，在联邦学习中实现节点数据的训练和汇总：

import torch
import syft as sy

hook = sy.TorchHook(torch)

# 创建模拟数据集
data = torch.randn(10, 3)
target = torch.randint(0, 2, (10,))

# 创建两个节点
bob = sy.VirtualWorker(hook, id="bob")
alice = sy.VirtualWorker(hook, id="alice")

# 将数据集划分为两个节点
data_bob = data[:5].send(bob)
target_bob = target[:5].send(bob)
data_alice = data[5:].send(alice)
target_alice = target[5:].send(alice)

# 定义模型和优化器
model = torch.nn.Linear(3, 1)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 在各自的节点上训练模型
for epoch in range(10):
    # 在 bob 的节点上进行模型训练
    model.send(bob)
    optimizer.zero_grad()
    output_bob = model(data_bob)
    loss_bob = torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(output_bob.flatten(), target_bob.float())
    loss_bob.backward()
    optimizer.step()
    model.get()

    # 在 alice 的节点上进行模型训练
    model.send(alice)
    optimizer.zero_grad()
    output_alice = model(data_alice)
    loss_alice = torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(output_alice.flatten(), target_alice.float())
    loss_alice.backward()
    optimizer.step()
    model.get()

# 将两个节点的模型参数求平均得到汇总后的模型参数
model_avg = (model.copy().move(bob) + model.copy().move(alice)) / 2

# 在本地节点上测试模型
data_test = torch.randn(1, 3)
output_test = model_avg(data_test)
print(output_test)

这个示例代码演示了如何使用两个节点参与联邦学习，并按照节点训练的结果对模型参数进行平均汇总。注意，每个节点都只能访问本地的数据，因此模型的训练需要在每个节点上进行。在训练完成后，将各个节点的模型参数求平均可以得到汇总后的模型参数，这样的模型参数可以在本地节点上使用，例如进行测试等。