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.

这个错误提示的意思是你的模型存储在 CUDA 设备上，但是当前运行环境没有启用 CUDA，导致无法反序列化模型。如果你是在 CPU 环境下运行的，可以使用 `torch.load` 并指定 `map_location=torch.device('cpu')` 来将存储在 CUDA 设备上的模型映射到 CPU 上，如下所示：

model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))

如果你需要使用 CUDA 来运行模型，那么需要在代码中增加判断 CUDA 是否可用的语句，并在合适的时候将模型移动到 CUDA 设备上，如下所示：

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = Model().to(device)
if torch.cuda.is_available():
    model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
else:
    model.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu')))

其中 `Model()` 是你的模型类，`load_state_dict` 方法用来加载模型参数。