模型权重也可能“有毒”？别再无脑 torch.load 了

只加载权重更安全，也能避免未来 PyTorch 默认行为变更带来的坑。

最近在训练 YOLO/Ultralytics 的同学可能都遇到过这样一行黄字提示：

C:\7zProject\SkinDiseaseTrain_v8\ultralytics\utils\torch_utils.py:521: FutureWarning: You are using torch.load with weights_only=False (the current default value), which uses the default pickle module implicitly.
It is possible to construct malicious pickle data which will execute arbitrary code during unpickling…

很多人第一反应是：“是不是模型坏了？”其实不是 bug，而是 PyTorch 在提醒你：模型权重文件如果来自不可信来源，真的可能“有毒”。

1.警告出现的原因

在 Ultralytics 内部，权重加载是这样写的：

x = torch.load(f, map_location=torch.device("cpu"))

因为没有传 weights_only=True，所以触发了 PyTorch 的 FutureWarning。

根本原因在于：
（1）weights_only=False（默认值）会调用 Python 的 pickle 去反序列化。
（2）pickle 能执行任意对象，如果权重文件被篡改，加载时可能执行恶意代码。

2.什么时候会出问题

目前这只是一个 警告，程序还能跑。但在未来版本中，PyTorch 将把默认值改成：
这会带来两种情况：
（1）推理/迁移学习：只需要权重张量 (state_dict)，完全不受影响，反而更安全。
（2）继续训练：如果 checkpoint 里还有优化器、调度器、自定义对象，那么未来就会加载失败，除非你显式写 weights_only=False。

3.解决方案

显式开启 weights_only=True（立刻可用）
ckpt = torch.load(path, map_location="cpu", weights_only=True)