博客讲述了在使用PyTorch时遇到的问题，即训练于1.7版本的模型无法在0.4版本中加载。作者提供了解决方案，通过在1.7版本中重新加载网络参数，然后将模型状态字典保存为非zip格式，以确保在旧版本中能正确加载。这种方法解决了不同PyTorch版本之间的兼容性问题。
_pickle.UnpicklingError: A load persistent id instruction was encountered,
but no persistent_load function was specified.
在torch1.7训练的模型无法加载到torch0.4的模型。
解决：#在torch 1.7版本中重新加载一下网络参数
import torch
model = MyNetwork().to(device) #实例化模型并加载到cpu货GPU中
model.load_state_dict(torch.load(model_cp)) #加载模型参数，model_cp为之前训练好的模型参数（zip格式）
#重新保存网络参数，此时注意改为非zip格式
torch.save(model.state_dict(), model_cp,_use_new_zipfile_serialization=False)
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