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.
时间: 2023-04-28 14:06:17 浏览: 39
这个错误消息表示,程序试图在 CUDA 设备上反序列化一个对象,但是 torch.cuda.is_available() 返回了 false,这意味着当前环境中没有 CUDA 设备。如果你正在运行在 CPU 上的程序,建议使用 torch.load 并且将 map_location 参数设置为 torch.device(cpu) 来加载存储在 CPU 上的模型。
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RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False
RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False 这个错误通常发生在使用PyTorch加载保存在GPU上的模型时,但是当前环境没有可用的CUDA设备。要解决这个问题,你可以使用torch.load函数,并指定map_location参数为torch.device('cpu')或'map_location='cpu'',将模型加载到CPU上。
RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is Fal
这个错误通常发生在使用PyTorch时,当尝试在CUDA设备上反序列化对象时,但CUDA设备不可用时会出现。这个错误的原因可能是由于以下几种情况之一:
1. 没有正确安装CUDA驱动程序:在使用CUDA设备之前,需要确保正确安装了与您的GPU兼容的CUDA驱动程序。
2. 没有正确安装PyTorch的CUDA版本:如果您的系统上安装了多个PyTorch版本,可能会发生此错误。请确保您安装了与您的CUDA版本兼容的PyTorch版本。
3. 没有正确设置CUDA环境变量:在使用CUDA设备之前,需要设置正确的CUDA环境变量。您可以通过设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量来指定要使用的CUDA设备。
4. 没有正确移动模型和数据到CUDA设备:在使用CUDA设备之前,需要将模型和数据移动到CUDA设备上。您可以使用`.to('cuda')`方法将模型和数据移动到CUDA设备上。
解决此错误的方法包括:
- 确保正确安装了CUDA驱动程序和与之兼容的PyTorch版本。
- 设置正确的CUDA环境变量。
- 使用`.to('cuda')`方法将模型和数据移动到CUDA设备上。