pting 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.

这个错误信息表明你正在尝试在 CUDA 设备上反序列化对象，但是 CUDA 不可用。如果你在仅有 CPU 的机器上运行，请使用 `torch.load` 并设置参数 `map_location=torch.device('cpu')` 将你的存储映射到 CPU 上。这样你就可以在 CPU 上加载模型并进行推理了。

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Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are

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. 这个错误通常出现在使用CPU加载CUDA训练的模型时。这是因为模型是在CUDA设备上训练的，而在CPU上加载时需要使用map_location参数将模型映射到CPU上。解决方法是在加载模型时加上map_location='cpu'参数。例如：weights = torch.load('model.pt', map_location='cpu')。如果你的机器支持CUDA，也可以将模型加载到CUDA设备上，例如：device = torch.device('cuda')，weights = torch.load('model.pt', map_location=device)。相关问题：

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_loc

这个问题涉及到PyTorch的技术细节，我可以回答。这个问题的意思是，在使用PyTorch进行模型加载时，如果CUDA设备不可用，可以使用`torch.load`函数，并通过设置`map_location`参数来指定模型参数应该被加载到CPU上。如果您在CPU-only机器上运行，可以使用以下代码来加载模型：

checkpoint = torch.load(PATH, map_location=torch.device('cpu'))

其中`PATH`是模型文件的路径，`torch.device('cpu')`指定将模型参数加载到CPU上。