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

def xceptionRGBD(arch,pretrained=False, **kwargs): model = XceptionRGBD(**kwargs) if pretrained: model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['xception'])) model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = model.state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = model.state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) return model

这段代码定义了一个名为 xceptionRGBD 的函数，函数的作用是返回一个 XceptionRGBD 模型。如果 pretrained 参数为 True，那么该模型会加载预训练权重。在加载预训练权重时，代码首先会使用 model_zoo.load_url() 函数从网络上下载预训练权重，并将其加载到模型中。然后，代码会遍历模型的 state_dict，并将其与预训练权重进行匹配。在这个过程中，代码会跳过 conv1.weight 权重，因为该权重的维度与预训练权重不匹配。最后，将匹配后的 state_dict 加载到模型中，并返回该模型。

model.load_state_dict(model_state, strict=True) optimizer.load_state_dict(optimizer_state)

这是PyTorch中用于加载模型和优化器状态字典的函数。其中，model.load_state_dict()用于加载模型的状态字典，optimizer.load_state_dict()用于加载优化器的状态字典。在加载模型状态字典时，可以通过设置strict参数来控制是否严格匹配状态字典的键值和模型的键值。如果strict=True，则要求状态字典的键值和模型的键值完全匹配；如果strict=False，则允许状态字典的键值是模型键值的子集。