model.load_state_dict( torch.load(r'.\auxiliary\ckpts\epoch_1200_UP_valid_0.030750_ckpt.pth')['model_state_dict'])

这个错误通常是由于模型文件路径中包含了中文或其他非ASCII字符造成的。你可以尝试使用绝对路径来加载模型文件，或者将模型文件移动到一个不包含非ASCII字符的路径中。例如：

model.load_state_dict(torch.load(r'C:\model\epoch_1200_UP_valid_0.030750_ckpt.pth')['model_state_dict'])

在这个例子中，我们使用了绝对路径来加载模型文件。如果你仍然遇到同样的问题，你可以尝试使用其他方法来加载模型文件，例如使用pickle或h5py模块。

相关问题

model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])

`load_state_dict()` 是PyTorch中的一个重要功能，用于加载模型的状态（包括参数和优化器状态）到另一个已经定义好的模型实例上。这个方法通常用于模型的迁移学习或者训练过程中保存和恢复模型。

当你从checkpoint文件中读取到 `model_state_dict`[^1] 或者 `{'model_state_dict': ...}` 这部分时，你可以这样使用它来恢复模型：

# 假设 checkpoint 是通过 torch.save 存储的数据
checkpoint = torch.load(PATH)

# 如果checkpoint包含的是单独的model state dict
model_to_load = ModelClass()  # ModelClass是你想要加载模型类
model_to_load.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])

# 如果checkpoint包含了完整的训练信息，如epoch, loss等
model_to_load.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
optimizer_to_load.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])  # 如果存在优化器

# 之后，你可以继续使用这个模型和优化器进行后续的训练或推理

注意：在调用 `load_state_dict()` 之前，要确保你要加载的模型 (`model_to_load`) 类型与checkpoint中的 `model_state_dict` 相匹配。如果不匹配，可能会导致错误，因为不同类型的模型可能有不同的参数结构。

model.load_state_dict(torch.load(weights_path)['model'])

`model.load_state_dict(torch.load(weights_path)['model'])`是一种加载预训练权重的方法，其中`torch.load(weights_path)`用于加载保存的权重文件，`['model']`表示从加载的字典中获取键为'model'的值，然后使用`model.load_state_dict()`将这些权重加载到模型中。

以下是一个示例代码：

import torch
import torchvision.models as models

# 创建一个模型
model = models.resnet18()

# 定义权重文件路径
weights_path = 'path/to/weights.pth'

# 加载预训练权重
model.load_state_dict(torch.load(weights_path)['model'])

这段代码使用了`torchvision.models`中的`resnet18`模型作为示例，你可以根据自己的需求选择合适的模型。然后，通过`torch.load()`加载保存的权重文件，并使用`model.load_state_dict()`将权重加载到模型中。