python中map_location

我可以回答这个问题。在 PyTorch 中，当我们加载模型时，可以使用 map_location 参数指定模型应该被加载到哪个设备上。例如，如果我们在 CPU 上训练了模型，但是想在 GPU 上进行推理，我们可以将 map_location 设置为 'cuda'。

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attempt_load() got an unexpected keyword argument 'map_location'错误怎么改

`attempt_load()` 函数可能是你自己编写的函数，也可能是某个 Python 库中的函数。无论是哪种情况，这个错误都意味着你在调用 `attempt_load()` 函数时使用了一个未被支持的参数 `map_location`。

如果 `attempt_load()` 函数是你自己编写的，那么你需要检查函数定义中是否有 `map_location` 参数。如果没有，那么你需要将调用 `attempt_load()` 函数的地方的 `map_location` 参数移除或者改为正确的参数。

如果 `attempt_load()` 函数是某个 Python 库中的函数，那么你需要查看该函数的文档，看看它是否支持 `map_location` 参数。如果不支持，那么你需要将调用该函数的地方的 `map_location` 参数移除或者改为正确的参数。如果该函数确实支持 `map_location` 参数，那么你需要确认你所使用的库的版本是否正确，或者是否有其他问题导致该函数无法正确识别 `map_location` 参数。

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。