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
时间: 2023-03-22 15:00:49 浏览: 152
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:
```python
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。
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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:
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:
```python
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:
```python
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。