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这些框架各自有不同的技术侧重点和适用场景，用户可以根据具体需求选择合适的联邦学习工具。

联邦学习是一种分布式机器学习方法，旨在保护数据隐私的同时实现多方协同训练。然而，在实际应用中，数据往往呈现非独立同分布（non-IID）特性，这对联邦学习的性能和稳定性构成挑战。本文详细分析了non-IID问题对联邦学习的影响，包括模型收敛困难、局部模型偏差和不公平性等问题，并提出了相应的解决方案，如改进聚合算法、模型调优和有限的数据共享。此外，通过一个基于PyTorch和Flower库的Python示例代码，展示了如何在non-IID环境下实施联邦学习，为研究人员和实践者提供了实用的参考。