File "C:\Users\a2597263692\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\nn\functional.py", line 1457, in relu result = torch.relu(input) TypeError: relu(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not int

这个错误通常是因为您尝试将一个整数传递给 `torch.relu()` 函数，但该函数的参数应该是一个张量（Tensor）而不是整数。

`torch.relu()` 函数是用来计算张量中每个元素的 ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数的值。它需要一个张量作为输入，并返回一个具有相同形状的张量，其中每个元素都经过 ReLU 函数处理。

要解决这个问题，请确保您将一个张量传递给 `torch.relu()` 函数。您可以使用 `torch.tensor()` 或 `torch.from_numpy()` 将整数转换为张量。

例如，如果您有一个整数 `x`，您可以将其转换为张量并应用 ReLU 函数：

import torch

x = 5
x_tensor = torch.tensor(x)
output = torch.relu(x_tensor)

在这个例子中，我们首先将整数 `x` 转换为张量 `x_tensor`，然后将其传递给 `torch.relu()` 函数，并将结果保存在 `output` 变量中。

请根据您的代码和需求进行相应的修改。

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D:\Downloads\Anaconda\python.exe "D:\Downloads\Pycharm\Mycode\Binding gesture\demo.py" Traceback (most recent call last): File "D:\Downloads\Pycharm\Mycode\Binding gesture\demo.py", line 407, in <module> handRecognize = HandRecognize() File "D:\Downloads\Pycharm\Mycode\Binding gesture\demo.py", line 115, in __init__ self.modelGCN.load_state_dict(torch.load('demo/saveModel/handsModel.pth')) File "C:\Users\CHL\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torch\serialization.py", line 809, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "C:\Users\CHL\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torch\serialization.py", line 1172, in _load result = unpickler.load() File "C:\Users\CHL\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torch\serialization.py", line 1142, in persistent_load typed_storage = load_tensor(dtype, nbytes, key, _maybe_decode_ascii(location)) File "C:\Users\CHL\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torch\serialization.py", line 1116, in load_tensor wrap_storage=restore_location(storage, location), File "C:\Users\CHL\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torch\serialization.py", line 217, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "C:\Users\CHL\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torch\serialization.py", line 182, in _cuda_deserialize device = validate_cuda_device(location) File "C:\Users\CHL\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torch\serialization.py", line 166, in validate_cuda_device 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. 进程已结束,退出代码1

根据错误信息，您的代码尝试在CUDA设备上反序列化对象，但是`torch.cuda.is_available()`返回False，这意味着您的系统上没有可用的CUDA设备。因此，您应该使用`torch.load`函数的`map_location`参数将模型加载到CPU上。

您可以尝试修改加载模型的代码，如下所示：

device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu')
model = torch.load('demo/saveModel/handsModel.pth', map_location=device)

这样，在有可用的CUDA设备时，模型将被加载到CUDA设备上；如果没有可用的CUDA设备，则模型将被加载到CPU上。

尝试使用上述代码加载模型，看看是否可以解决问题。如果仍然遇到错误，请确保您已正确安装CUDA并配置了正确的环境。

如何解决cannot import name 'get_ctx' from 'torch.library' (C:\Users\PC\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torch\library.py)

出现"cannot import name 'get_ctx' from 'torch.library'"的错误通常是由于torch版本不兼容或安装有问题导致的。解决此问题的方法如下：

1. 确认torch版本：首先确认你所使用的torch版本是否与你的代码兼容。可以通过在命令行中输入以下命令来查看torch版本：

   import torch
   print(torch.__version__)

如果版本过低或过高，可以尝试升级或降级torch版本。

2. 更新torch：如果你的torch版本过低，可以尝试更新torch到最新版本。可以使用以下命令来更新torch：

   pip install torch --upgrade

3. 检查torch安装：确保你已经正确安装了torch，并且安装路径没有问题。可以尝试重新安装torch，或者检查安装路径是否正确。

4. 检查依赖项：确保你的环境中没有缺少必要的依赖项。有时候，缺少某些依赖项也会导致无法导入get_ctx函数。可以尝试安装或更新相关依赖项。

如果以上方法都无法解决问题，建议参考官方文档或在相关论坛上寻求帮助，以获取更详细的解决方案。