self.model.load_weights(filepath=pre_trained_weights, by_name=True)

这段代码是用于加载已经训练好的深度学习模型的权重参数，其中pre_trained_weights是指预训练模型的权重参数所在的文件路径。load_weights()函数有一个by_name参数，如果设置为True，则会按照层的名字来匹配权重参数，只有名字匹配的层才会被加载。这个参数通常用于当我们要把一个模型的某些部分或某些层的权重参数迁移到另一个模型时使用，以确保权重参数匹配。

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self.model.load_weights(filepath=pre_trained_weights, by_name=True)+

这段代码使用 Keras 中的 load_weights 方法加载预训练权重。load_weights 方法可以从指定的文件中加载模型权重，并将其应用于当前模型。其中，pre_trained_weights 是预训练权重所在的文件路径，by_name 参数为 True 表示只加载与当前模型具有相同名称的层的权重，其他层的权重将被忽略。这通常用于在调整模型时，保留一些层的预训练权重，以加快模型的收敛速度和提高模型的泛化性能。值得注意的是，如果预训练模型与当前模型的结构不一致，那么加载权重时可能会出现错误。

class Client(object): def __init__(self, conf, public_key, weights, data_x, data_y): self.conf = conf self.public_key = public_key self.local_model = models.LR_Model(public_key=self.public_key, w=weights, encrypted=True) #print(type(self.local_model.encrypt_weights)) self.data_x = data_x self.data_y = data_y #print(self.data_x.shape, self.data_y.shape) def local_train(self, weights): original_w = weights self.local_model.set_encrypt_weights(weights) neg_one = self.public_key.encrypt(-1) for e in range(self.conf["local_epochs"]): print("start epoch ", e) #if e > 0 and e%2 == 0: # print("re encrypt") # self.local_model.encrypt_weights = Server.re_encrypt(self.local_model.encrypt_weights) idx = np.arange(self.data_x.shape[0]) batch_idx = np.random.choice(idx, self.conf['batch_size'], replace=False) #print(batch_idx) x = self.data_x[batch_idx] x = np.concatenate((x, np.ones((x.shape[0], 1))), axis=1) y = self.data_y[batch_idx].reshape((-1, 1)) #print((0.25 * x.dot(self.local_model.encrypt_weights) + 0.5 * y.transpose() * neg_one).shape) #print(x.transpose().shape) #assert(False) batch_encrypted_grad = x.transpose() * (0.25 * x.dot(self.local_model.encrypt_weights) + 0.5 * y.transpose() * neg_one) encrypted_grad = batch_encrypted_grad.sum(axis=1) / y.shape[0] for j in range(len(self.local_model.encrypt_weights)): self.local_model.encrypt_weights[j] -= self.conf["lr"] * encrypted_grad[j] weight_accumulators = [] #print(models.decrypt_vector(Server.private_key, weights)) for j in range(len(self.local_model.encrypt_weights)): weight_accumulators.append(self.local_model.encrypt_weights[j] - original_w[j]) return weight_accumulators

这段代码看起来是一个客户端的类实现，其中包含了初始化函数和本地训练函数。初始化函数接受一些参数，包括全局配置conf、公钥public_key、权重weights、数据x和数据y。在初始化函数中，使用公钥public_key和权重weights创建一个加密的逻辑回归模型local_model，并将数据x和y保存在类实例中。

本地训练函数local_train接受一个权重参数weights，并将其设置为local_model的加密权重。在函数中，使用随机梯度下降算法对模型进行训练，其中每次迭代从数据集中随机选择一个batch_size大小的样本进行训练。在计算梯度时，使用加密权重对样本进行预测，并使用公钥对-1进行加密，然后计算损失函数的梯度并进行加密。最后，使用学习率lr对加密权重进行更新，并将更新的权重返回给调用者。

需要注意的是，本地训练函数中使用了加密的权重和加密的梯度进行计算，以确保数据隐私不会被泄露。