from utils import load_dict

这个错误通常是由于在您的代码中使用了一个名为`convert_example`的函数，但是您并没有导入这个函数。解决这个问题的方法是在导入语句中添加`convert_example`函数，或者在代码中定义这个函数。例如：

from utils import load_dict, convert_example

或者：

from utils import load_dict

def convert_example(example):
    # your code here

请注意，这里的`convert_example`函数并不是真正的实现，您需要根据您的需求编写函数体。

相关问题

try: from torch.hub import load_state_dict_from_url except ImportError: from torch.utils.model_zoo import load_url as load_state_dict_from_url

可以使用 Python 中的 requests 库和 shutil 库来下载图片，以下是一个示例代码：

import requests
import shutil

image_url = "https://example.com/image.jpg" # 图片的url链接
filename = "image.jpg" # 保存的文件名和格式

response = requests.get(image_url, stream=True)
if response.status_code == 200:
    with open(filename, 'wb') as f:
        response.raw.decode_content = True
        shutil.copyfileobj(response.raw, f)

这段代码将从给定的 URL 中下载图片并将其保存为指定的文件名。您需要将 `image_url` 替换为您要下载的图片的 URL 然后保存代码为 `.py` 文件即可。

from torchvision.models.utils import load_state_dict_from_url

可以的，这是一个Python代码，其作用是从给定的URL下载和加载预训练模型的权重。具体来说，它是torchvision模块中的一个函数，用于从URL加载模型的预训练权重。在使用此函数之前，您需要安装并导入torchvision模块。

以下是该函数的示例用法：

from torchvision.models.utils import load_state_dict_from_url
import torch.nn as nn

model_urls = {
    'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth',
    'resnet50': 'https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth'
}

class ResNet(nn.Module):
    def __init__(self, model_name):
        super(ResNet, self).__init__()
        self.model_name = model_name
        self.model = self._load_model()
        
    def _load_model(self):
        model = models.resnet50()
        state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls[self.model_name])
        model.load_state_dict(state_dict)
        return model

model = ResNet('resnet50')

在上面的代码中，我们定义了一个ResNet类，该类使用给定的模型名称从URL下载和加载预训练权重。我们首先定义了model_urls字典，其中包含要下载的模型的名称和对应的URL。然后，我们定义了ResNet类的构造函数，该函数接受一个模型名称作为输入，并调用_load_model方法来加载预训练权重。在_load_model方法中，我们首先实例化一个ResNet50模型，然后使用load_state_dict_from_url函数从URL下载和加载预训练权重，并使用load_state_dict方法将其加载到模型中。最后，我们将加载的模型返回给调用者。

这是一个基本的示例，您可以根据自己的需求进行修改和扩展。