python中 <class 'collections.OrderedDict'>类型转字典

可以通过以下代码将 `collections.OrderedDict` 类型转换为字典类型：

from collections import OrderedDict

ordered_dict = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
dict_from_ordered_dict = dict(ordered_dict)

print(dict_from_ordered_dict)

输出结果为：

{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

这里我们先定义了一个 `collections.OrderedDict` 类型的有序字典 `ordered_dict`，然后通过 `dict()` 函数将其转换为字典类型并赋值给 `dict_from_ordered_dict` 变量。最后打印输出结果即可。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\162040229\2023DataFusion\network_test.py", line 100, in <module> output = mynet(image) TypeError: 'collections.OrderedDict' object is not callable

这个错误通常是因为你在代码中使用了一个 `collections.OrderedDict` 对象，然而你将其当做了一个函数来调用。你需要检查一下你的代码，看看是否在 `mynet` 中的某个地方调用了一个字典对象。

如果 `mynet` 是一个类，你可能需要在类中添加一个 `__call__` 方法来使得该类实例能够被调用，例如：

class MyNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyNet, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
        )
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((7, 7))
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(128 * 7 * 7, 512),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(512, 10),
        )

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = self.avgpool(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.classifier(x)
        return x

    def __call__(self, x):
        return self.forward(x)

如果 `mynet` 是一个函数，那么你需要确保在函数定义中没有使用和 `mynet` 相同的变量名。例如：

def mynet(x):
    features = nn.Sequential(
        nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
        nn.ReLU(inplace=True),
        nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
        nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
        nn.ReLU(inplace=True),
        nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
    )
    avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((7, 7))
    classifier = nn.Sequential(
        nn.Linear(128 * 7 * 7, 512),
        nn.ReLU(inplace=True),
        nn.Linear(512, 10),
    )

    x = features(x)
    x = avgpool(x)
    x = torch.flatten(x, 1)
    x = classifier(x)
    return x

希望这些信息能帮到你解决问题！

python collections.defaultdict变量如何访问里面的值

`defaultdict`是一个类似字典的数据类型，它的一个特点是在访问不存在的键时，会自动创建一个默认值。访问`defaultdict`中的值可以使用索引操作符`[]`。如果键存在，则返回对应的值；如果键不存在，则返回默认值。例如：

from collections import defaultdict

# 创建一个默认值为0的defaultdict对象
d = defaultdict(int)

# 访问键'foo'的值，由于键不存在，会返回默认值0
print(d['foo'])  # 输出: 0

# 设置键'bar'的值为1
d['bar'] = 1

# 访问键'bar'的值，由于键存在，会返回对应的值1
print(d['bar'])  # 输出: 1

注意，访问`defaultdict`中不存在的键时，会自动创建一个默认值。例如：

# 访问键'baz'的值，由于键不存在，会自动创建一个默认值0，并返回该值
print(d['baz'])  # 输出: 0

# 现在键'baz'存在了，并且值为默认值0
print(d)  # 输出: defaultdict(<class 'int'>, {'bar': 1, 'foo': 0, 'baz': 0})