from collections import OrderedDict my_dict = OrderedDict()举个demo

好的，以下是一个简单的示例：

from collections import OrderedDict

# 创建一个空的OrderedDict
my_dict = OrderedDict()

# 向OrderedDict中添加元素
my_dict['a'] = 1
my_dict['b'] = 2
my_dict['c'] = 3

# 打印OrderedDict中的元素
print(my_dict)

运行以上代码，输出结果如下：

OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

可以看到，OrderedDict保留了元素添加的顺序。

相关问题

from collections import defaultdict my_dict = defaultdict(list)举个demo

这个代码段定义了一个 defaultdict 对象，该对象的默认值是一个空列表。这意味着如果我们试图访问字典中不存在的键，则会返回一个空列表，而不是引发 KeyError 异常。以下是一个简单的示例：

from collections import defaultdict

my_dict = defaultdict(list)

my_dict["a"].append(1)
my_dict["b"].append(2)
my_dict["c"].append(3)

print(my_dict["a"]) # 输出 [1]
print(my_dict["b"]) # 输出 [2]
print(my_dict["d"]) # 输出 []

在上面的示例中，我们首先定义了一个 defaultdict 对象 my_dict，其默认值为一个空列表。然后，我们向 my_dict 中添加了三个键值对，每个键都对应一个列表。最后，我们通过访问键 "a"、"b" 和 "d" 来打印 my_dict 中的值。由于 "a" 和 "b" 对应的列表不为空，因此它们的值被打印出来；而由于 "d" 对应的列表为空，因此它的值被打印成一个空列表。

def reload(checkpoint,modelDir='checkpoint',pthType='epoch',print=print,multiGPU=False): try: if checkpoint is not None: saveDict = torch.load(modelDir+'/encoder_{}_{:08d}.pth'.format(pthType, checkpoint),map_location=device) pth = modelDir+'/encoder_{}_{:08d}.pth'.format(pthType, checkpoint) if checkpoint is None: saveDict = torch.load(modelDir,map_location=device) pth = modelDir saveDict['path'] = pth # print('load: ',pth) if multiGPU: from collections import OrderedDict state_dict = OrderedDict() new_state_dict = OrderedDict() for k, v in saveDict['encoder'].items(): name = k[7:] # remove `module.` state_dict[name] = v saveDict['encoder'] = state_dict return saveDict except Exception as e: print('**warning**',e,' start from initial model') # saveDict['path'] = e return None

这段代码是一个重新加载模型的函数`reload()`，与之前提到的代码有一些相似之处。函数接受以下参数：

- `checkpoint`：表示要重新加载的模型的索引或者轮次。如果为`None`，则加载整个模型目录。
- `modelDir`：表示保存模型的目录，默认为`checkpoint`。
- `pthType`：表示保存模型的类型，默认为`epoch`。
- `print`：表示打印函数，默认为内置的`print()`函数。
- `multiGPU`：表示是否使用多个GPU，默认为`False`。

具体操作如下：

1. 首先，根据给定的参数确定要重新加载的模型文件路径。
- 如果`checkpoint`不为`None`，则使用模型目录和给定的索引或轮次来构建模型文件的路径。
- 如果`checkpoint`为`None`，则直接使用模型目录作为模型文件的路径。
2. 然后，使用`torch.load()`函数加载模型文件。如果加载成功，则将返回的模型字典保存到`saveDict`中，并将模型文件路径保存到`saveDict['path']`中。
3. 如果设置了`multiGPU`为`True`，则对加载的模型字典进行处理，将键名中的`module.`前缀去除，以适应多GPU训练时保存的模型字典的格式。
4. 最后，返回加载的模型字典。

与之前的代码相比，这段代码增加了对模型文件加载的异常处理。如果加载失败，会打印警告信息并返回`None`。

这个函数的作用是方便重新加载已保存的模型，并且可以根据需要选择重新加载整个模型目录或者指定索引或轮次的模型文件。如果重新加载失败，函数会打印警告信息并返回`None`。