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='cpu' to map your storages to the cpu.
时间: 2023-05-31 20:19:09 浏览: 92
### 回答1:
运行时错误:尝试在CUDA设备上反序列化对象,但torch.cuda.is_available()为false。如果您在仅CPU的机器上运行,请使用torch.load并使用map_location='cpu'将您的存储映射到CPU。
### 回答2:
在运行深度学习模型时,通常需要用到cuda设备来提高运算效率。然而,在一些情况下,我们可能会在没有cuda设备的机器上运行模型,这时就会出现“runtimeerror: attempting to deserialize object on a cuda device but torch.cuda.is_available() is false”的错误。
这个错误提示的意思是:当我们尝试在cuda设备上反序列化对象时,但是torch.cuda.is_available()返回值为false,因此不能继续使用cuda设备。如果我们在没有cuda设备的cpu-only机器上运行模型,需要使用带有map_location='cpu'参数的torch.load()函数来将数据从cuda设备映射到cpu上。
具体来说,我们需要在加载模型之前将其存储为.pth文件。然后,我们可以使用以下代码加载模型:
```
model = torch.load('model.pth', map_location='cpu')
```
这将使用cpu而不是cuda设备来加载模型。同时,我们还需要保证机器有足够的内存来存储模型和相关数据,以确保模型的正常运行。
总之,当我们在没有cuda设备的机器上运行深度学习模型时,需要使用带有map_location='cpu'参数的torch.load()函数来将数据从cuda设备映射到cpu上,以确保模型的正常运行。
### 回答3:
该错误信息是由于尝试在一个没有可用的CUDA设备的环境下反序列化对象产生的。它通常意味着系统没有NVidia显卡或驱动程序配置不正确。
这个错误信息建议我们使用‘torch.load’和参数‘map_location='cpu'’来将对象转化到CPU上。当我们在没有GPU的环境中运行程序时,使用这种方式可以确保程序能够正常运行。
具体来说,‘torch.load’是一个用于从文件中加载Torch对象的函数,其中我们可以指示对象被加载到哪个设备上。在实际操作中,使用‘map_location’参数将对象映射到CPU上,即可让程序正常运行。
在使用‘torch.load’和‘map_location'参数时,我们需要注意以下几点:
1)对于不同的Torch对象,需要使用不同的加载方式。例如,使用‘torch.load_state_dict’来加载模型权重,而不是使用‘torch.load’。
2)需要指定从哪里读取文件,以及加载的对象名称。
3)在映射到CPU之前,需要确保已经将显存中的数据保存下来,否则数据将会丢失。
最后,我们需要明确的是,这种错误信息通常会出现在初始配置或环境变化操作过程中。因此,在运行程序之前,需要确保配置正确,并及时处理出现的错误信息。