ModelScope跑个这个例子，结果升级了torch i就挂了？

看起来您在ModelScope平台上遇到了运行示例模型时的问题，特别是在升级PyTorch后出现了故障。遇到这种情况，可以尝试以下几个步骤来诊断和解决问题：

1. 环境回退：首先，如果您确定问题是由于PyTorch升级引起的，您可以考虑将PyTorch回退到升级前的版本。可以通过pip或conda命令实现版本回退。例如，使用pip的话，可以这样做：

   pip install torch==[之前的版本号] torchvision==[对应的torchvision版本号]
   

2. 查看错误日志：当模型运行失败时，控制台或日志文件中通常会输出具体的错误信息。仔细阅读这些信息，它们往往能直接指出问题所在，比如不兼容的库版本、缺少依赖等。

3. 环境一致性检查：确保您的环境与ModelScope上该模型所要求的环境一致。这包括Python版本、PyTorch版本、CUDA版本（如果涉及GPU）等。ModelScope上的模型详情页有时会提供推荐的运行环境信息。

4. 清理缓存与重建环境：有时候，即使回退了库的版本，由于缓存或其他残留文件的原因，问题可能依然存在。可以尝试完全删除当前环境，重新创建一个干净的环境并安装指定版本的依赖。

5. 查看官方文档或社区：ModelScope平台和PyTorch都有详细的官方文档和活跃的社区。在这些资源中搜索相关问题，很可能已经有人遇到过类似问题并分享了解决方案。

6. 提交工单或询问：如果上述方法都不能解决问题，可以考虑在ModelScope平台上提交工单，或者在相关的技术论坛、社区提问，如GitHub、Stack Overflow等，附上详细的错误信息和你的操作步骤，以便获得更专业的帮助。

记得在进行任何操作之前备份好你的工作环境和数据，以避免不必要的损失。