RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is Fal

今天在跑yolov7的时候遇见，模型加载问题，因为我是使用CPU来加载pt模型的，但是出现了错误；

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.

模型是使用CUDA跑的，但是加载是使用CPU加载的，报错的意思就是需要是需要反序列化加载，就是在加载模型的后面，加一个参数map_location，这个当时还以为是OS出现问题了（当时看见网上说是
1、CUDA版本不匹配
2、pytorch版本不对
3、OS模块出问题了），但是这个其实也都有可能，每个运行环境都不一样

原始加载方式：

报错：
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.

解决方法：

在加载模型的时候加上map_location=‘cpu’

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
weigths = torch.load('yolov.pt',map_location='cpu')
model = weigths['model']
model = model.half().to(device)
_ = model.eval()

希望这个对你有用！

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