or: Attempting to deserialize object on CUDA device 0 but torch.cuda.device_count() is 0. Please use torch.load with map_location to map your storages to an existing device

This error message occurs when you are trying to deserialize an object on CUDA device 0, but there are no CUDA devices available or accessible. The solution is to use the `map_location` parameter in the `torch.load()` function to map the storages to an existing device.

Here's an example:

import torch

# Load the saved model
saved_model = torch.load('saved_model.pt', map_location=torch.device('cpu'))

# Print the loaded model
print(saved_model)

In this example, the `map_location` parameter is set to `torch.device('cpu')` which maps the storages to the CPU device. You can change this to map the storages to a different device if you have one available and accessible.

相关问题

RuntimeError: Attempting to deserialize object on CUDA device 1 but torch.cuda.device_count() is 1

当你遇到这个错误时，意味着你的代码试图在一个CUDA设备上反序列化对象，但是torch.cuda.is_available()返回了False。这通常是因为你的机器没有可用的GPU，或者你的代码没有正确配置GPU。

为了解决这个问题，你可以使用torch.load函数的map_location参数将存储器映射到CPU上。具体来说，你可以将map_location参数设置为torch.device('cpu')，以便在CPU上加载和处理模型。

另外，如果你遇到了RuntimeError: CUDA out of memory错误，这意味着你的GPU显存不足。解决这个问题的方法有几种：

1. 将batch_size减小。减小每个批次中样本的数量可以减少显存的使用量。

2. 使用item()属性来获取torch变量的标量值。这可以释放不再需要的GPU显存。

3. 在测试阶段添加如下代码，以确保在每个批次之间释放GPU显存：

   with torch.no_grad():
       # your code here

通过采取这些措施，你应该能够解决RuntimeError和CUDA out of memory错误。

RuntimeError: Attempting to deserialize object on CUDA device 0 but torch.cuda.device_count() is 0. Please use torch.load with map_location to map your storages to an existing device.

这个错误通常发生在尝试在没有可用CUDA设备的系统上加载使用CUDA训练的模型时。您可以尝试使用`torch.load`函数的`map_location`参数将模型加载到CPU上。这样做可以避免将模型加载到CUDA设备上，而是将其加载到CPU上。

以下是一个示例代码片段，展示了如何使用`map_location`参数来加载模型到CPU上：

import torch

# 加载模型
model = torch.load('model.pt', map_location=torch.device('cpu'))

请确保将 `'model.pt'` 替换为您实际的模型文件路径。

通过这种方式，您应该能够成功地将模型加载到CPU上。如果您希望在GPU上使用模型，请确保您的系统中具有可用的CUDA设备，并且已正确安装了CUDA。