Could not run 'torchvision::nms' with arguments from the 'CUDA' backend

当你遇到 "Could not run 'torchvision::nms' with arguments from the 'CUDA' backend" 的错误时，这通常意味着你在尝试使用PyTorch中的非极大抑制 (Non-Maximum Suppression, NMS) 函数，但是该操作无法在CUDA（即GPU）上执行，而是试图在CPU上运行，而由于某种原因CUDA环境没有设置好或者函数本身不支持CPU计算。

NMS通常是用于处理计算机视觉任务中的对象检测，其中需要对候选框进行排序并去除重叠的部分，这个过程在有大量计算需求时GPU会比CPU更有效率。检查一下以下几个方面：

1. 确保你的设备兼容：你的模型是否已正确地转移到了GPU？使用 `model.cuda()` 或 `model = model.to(device='cuda')` 来将模型移动到GPU。

2. 检查是否有可用的GPU资源：确认你的系统中是否有可用的GPU，并且CUDA驱动和cuDNN版本都是最新的。

3. PyTorch设置：查看你的PyTorch配置，确保`TORCH_CUDA_ENABLED`变量设置为1，并且`torch.backends.cudnn.enabled`也是True。

4. 可能是某个库版本的问题：确保你使用的`torchvision`版本和当前CUDA版本兼容。

如果上述都没有问题，可能是某个特定版本的`torchvision::nms`方法仅限于GPU使用，你可以试着寻找其他方法实现NMS，或者在CPU上使用替代方案。