PyTorch模型版本兼容性问题排查：从0.4到2.0迁移经验
在从PyTorch 0.4升级到2.0的过程中，我们遇到了多个兼容性问题。以下是具体排查和解决方案。
问题一：torch.nn.DataParallel的API变更
# 0.4版本写法
model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0,1])
# 2.0版本需要显式设置device_ids
model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0,1], output_device=0)
问题二：torch.autograd.grad的参数变化
# 0.4版本
gradients = torch.autograd.grad(loss, model.parameters(), retain_graph=True)
# 2.0版本需要明确设置create_graph参数
gradients = torch.autograd.grad(loss, model.parameters(), retain_graph=True, create_graph=True)
性能测试数据对比（V100 GPU）
- 原始模型：训练时间 125s/epoch
- 兼容性修复后：训练时间 122s/epoch
- 性能提升：约2.4%
排查步骤：
- 使用
torch.__version__确认版本 - 运行
torch.utils.checkpoint测试兼容性 - 逐个替换关键API并验证功能一致性
建议使用docker容器进行版本隔离测试，避免生产环境影响。
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