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。

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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：

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.

这个错误信息出现的原因是尝试将一个在CUDA设备上训练的模型加载到一个没有CUDA设备的机器上。在此情况下，需要使用`torch.load`函数，并将参数`map_location`设置为`torch.device('cpu')`，以将模型加载到CPU设备上。以下是一个示例：

import torch

# 加载模型
model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))

# 对模型进行推理
output = model(input)

在这个示例中，我们将模型从文件“model.pth”中加载，并将其映射到CPU设备上进行推理。