在去中心化联邦学习中，每个设备只与其邻居设备通信，因此通信开销较小。但是，由于每个设备的模型更新仅基于其邻居设备的信息，因此可能存在模型发散
随着人工智能技术的发展，越来越多的数据被收集和使用。然而，这些数据通常分散在不同的设备上，例如移动设备、传感器等。联邦学习（Federated Learning）是一种解决这个问题的方法，它允许在不将数据传输到中央服务器的情况下进行模型训练。但是，联邦学习也存在一些问题，例如数据隐私保护、通信效率等，并且有些应用场景需要更高的安全性和去中心化的特性。因此，出现了去中心化的联邦学习（Decentralized Federated Learning）。
我们的目标是训练一个文本分类器，使其能够在两个客户端的数据集上进行分类，并在不共享数据的情况下联合学习。为了实现这一目标，我们将使用联邦学习算法。这样，我们就成功地完成了一个基本的联邦学习案例，使用PySyft模拟了一个简单的文本分类任务。首先，我们将定义一个用于文本分类的模型。我们将使用一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，该模型接收单词嵌入作为输入并输出分类结果。现在，我们将加载每个客户端的本地数据集并将其转换为Torch张量。最后，我们将从虚拟工人中获取加权平均模型的最终参数，并在本地对其进行评估。
在训练函数中，我们使用PySyft在每个客户端上训练AE，并使用Federated Average算法在每个轮次结束时加权平均客户
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