此 ISSUE 为 隐语开源共建计划（SecretFlow Open Source Contribution Plan，简称 SF OSCP)任务 ISSUE，欢迎社区开发者参与共建～
若有感兴趣想要认领的任务，但还未报名，辛苦先完成报名进行哈～

任务介绍

ꔷ 任务名称：在 SecretFlow 中添加基于torch后端的fed_pa​​c策略
ꔷ 技术方向：SF/联邦学习
ꔷ 任务难度：挑战🌟🌟🌟
ꔷ 任务期望完成时间：8 周

详细要求

ꔷ 安全性：尽量少 reveal
ꔷ 功能性：在 SecretFlow 中实现论文《PERSONALIZED FEDERATED LEARNING WITH FEATURE ALIGNMENT AND CLASSIFIER COLLABORATION》中的 FedPAC 算法
ꔷ 正确性：至少复现论文中的一个实验验证实现的正确性
ꔷ 代码规范：Python 代码需要使用 black+isort 进行格式化（流水线包含代码规范检查卡点）
ꔷ 框架后端：实现 PyTorch 版本。
ꔷ 提交说明：关联该 isuue 并在secretflow/examples 目录提交 tutorial，example 代码

能力要求

ꔷ 了解基本 git 操作
ꔷ 熟悉 深度学习、联邦学习
ꔷ 对 SecretFlow 有一定了解

操作说明

ꔷ 范例：PyTorch 后端和 TensorFlow 后端