大家都會遇到在工程項目實施階段，如果訓練的模型文件在不同的torch版本環境下部署時，會報錯~。
報錯舉例

# 查看torch環境
import torch
print(torch.__version__)# 訓練時環境：torch 1.8.2+cu111
# 部署時環境：torch 1.4.0torch.load(checkpoint, map_location = 'cpu')
# 報錯如下：
RuntimeError: version_ <= kMaxSupportedFileFormatVersion INTERNAL ASSERT FAILED at /pytorch/caffe2/serialize/inline_container.cc:132, please report a bug to PyTorch. 
Attempted to read a PyTorch file with version 3, but the maximum supported version for reading is 2. 
Your PyTorch installation may be too old. (init at /pytorch/caffe2/serialize/inline_container.cc:132)

報錯的原因分析：
在torch1.6版本及其以后，torch.save函數使用了一種新的文件格式。torch.load任然保持著對舊版本的兼容，如果高版本環境下想要保存低版本兼容的模型文件格式，可以使用_use_new_zipfile_serialization=False參數設定。

The 1.6 release of PyTorch switched torch.save to use a new zipfile-based file format. 
torch.load still retains the ability to load files in the old format. 
If for any reason you want torch.save to use the old format, 
pass the kwarg _use_new_zipfile_serialization=False.

解決方案

import torch
state_dict = torch.load(checkpoint_old_file, map_location="cpu")
torch.save(state_dict, checkpoint_new_file, _use_new_zipfile_serialization=False)

轉載自SSDesign的知乎文章
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