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

`load_state_dict_from_url`函数是用来从URL加载预训练模型参数的工具函数，主要用于PyTorch中的图像识别任务。这个函数可以帮助我们方便地从预训练模型库中下载参数并应用于我们自己的模型或者进行fine-tuning。

该函数的输入参数包括一个URL（用于下载预训练模型参数）、一个字典对象（用于存储参数）以及两个可选的参数（`progress`和`map_location`）。

其中，`progress`参数用于控制是否显示下载进度条，`map_location`参数用于指定将模型参数加载到哪个设备上（例如，如果我们想要在GPU上运行模型，则需要将模型参数加载到GPU上）。

该函数的返回值是一个字典对象，其中包含了从URL中下载的预训练模型参数。这个字典对象可以直接被应用于我们自己的模型中，或者进行fine-tuning。