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.

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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。

validate_cuda_device raise RuntimeError('Attempting to deserialize object on CUDA device ' RuntimeError: Attempting to deserialize object on CUDA device 3 but torch.cuda.device_count() is 1. Please use torch.load with map_location to map your storages to an existing device.

这个错误提示意味着你正在尝试将一个在 CUDA 设备上序列化的对象反序列化到另一个 CUDA 设备上，但是目标设备的数量与源设备数量不匹配。

为了解决这个问题，你可以使用 `torch.load` 函数时设置 `map_location` 参数，将序列化的对象映射到一个现有的 CUDA 设备上。你可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用 `torch.cuda.device_count()` 函数检查当前系统中可用的 CUDA 设备数量。确保你的系统中有足够的 CUDA 设备来匹配序列化对象所需的设备数量。

2. 在 `torch.load` 函数中使用 `map_location` 参数，将序列化的对象映射到一个可用的 CUDA 设备上。例如，如果你希望将对象映射到第一个 CUDA 设备上，可以使用以下代码：

   device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
   model = torch.load("model.pt", map_location=device)

这将把序列化的对象加载到指定的 CUDA 设备上，或者如果 CUDA 不可用，则加载到 CPU 上。

通过这种方式，你应该能够成功地将序列化的对象加载到指定的 CUDA 设备上，解决这个错误。