torch.load(pth)

在pytorch中，torch.load(pth)函数用于加载模型参数，但在某些情况下可能会出现报错，例如(RuntimeError: xxx.pth is a zip archive(did you mean to use torch.jit.load()?) )。这种情况通常是由于模型参数文件(xxx.pth)来自pytorch1.6或更高版本，并且采用了默认的zip文件格式保存，而1.5及以下版本的pytorch无法直接加载这种格式的权重文件。

为了解决这个问题，可以采用以下方案：
1. 使用torch.jit.load()函数代替torch.load()函数加载模型参数。这个函数可以正确处理zip文件格式的权重文件，无论是pytorch的哪个版本。只需将原来的torch.load("xxx.pth")替换为torch.jit.load("xxx.pth")即可。
2. 如果使用的是pytorch1.6版本，可以在加载和保存模型参数时添加_use_new_zipfile_serialization=False参数。例如，可以使用state_dict = torch.load("xxx.pth")来加载参数，并使用torch.save(state_dict, "xxx.pth", _use_new_zipfile_serialization=False)来保存参数。这样保存的模型参数文件将不再是zip格式，可以被1.5及以下版本的pytorch正常加载。

需要注意的是，根据具体情况选择适合的解决方案，并根据pytorch的版本进行相应的操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【解决方法】torch.load()加载模型参数报错“xxx.pth is a zip archive(did you mean to use torch.jit....](https://blog.csdn.net/song_wheaver/article/details/112527697)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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