raise runtimeerror('attempting to deserialize object on a cuda ' runtimeerror: attempting to deserialize object on a cuda device but torch.cuda.is_available() is false. if you are running on a cpu-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the cpu.

### 回答1：
运行时错误：尝试在CUDA设备上反序列化对象，但torch.cuda.is_available()为false。如果您正在运行仅CPU的机器，请使用torch.load并使用map_location=torch.device('cpu')将您的存储映射到CPU。

### 回答2：
这个错误是因为你尝试在一个CUDA设备上反序列化对象，但是torch.cuda.is_available()返回false，也就是你没有GPU，只有CPU。如果你的机器只有CPU，请使用torch.load函数，并在参数map_location中指定为torch.device('cpu')，以将你的数据从GPU迁移到CPU。

换句话来说，这个错误是由于你的代码在一台没有GPU的机器上运行，但是你的模型或者数据是在有GPU的机器上训练的，从而导致反序列化失败。为了解决这个问题，你需要将存储在GPU上的数据映射到CPU上，然后再进行反序列化操作。

使用torch.device('cpu')可以指定该操作，从而保证你的程序可以在只有CPU的机器上正常运行。

总之，当你在处理存储在GPU上的数据时，一定要注意将其映射到正确的设备上，否则就会出现反序列化错误的问题。

### 回答3：
运行时错误是程序在运行过程中遇到的错误。当 PyTorch 在 CUDA 设备上反序列化对象时，遇到如果 torch.cuda.is_available() 为 false 的情况，就会出现这个错误。如果你正在运行 CPU 机器，请使用 torch.load 并设置 map_location=torch.device('cpu')，将存储映射到 CPU 上。

简单来说，这个错误是因为在 PyTorch 反序列化对象时，CUDA 设备不可用，可能是因为你的计算机不支持 CUDA 或者 CUDA 没有正确配置。为了让程序正常运行，你需要将存储从 CUDA 设备映射到 CPU 上。当你在使用 CPU 机器时，设置 map_location=torch.device('cpu') 即可将存储映射到 CPU 上。这样，你就可以正常加载模型并进行计算了。