在运行一个程序的时候出现了这样一个报错、

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.

但是我明明pytorch环境都是配好的呀，我在终端进行测试

这到底是为什么呢？我追踪到具体报错的那行代码， File “/root/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/torch/serialization.py”, line 258, in validate_cuda_device，发现是conda环境里torch包里报的错

def validate_cuda_device(location):device = torch.cuda._utils._get_device_index(location, True)if not torch.cuda.is_available():raise 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.')device_count = torch.cuda.device_count()if device >= device_count:raise RuntimeError('Attempting to deserialize object on CUDA device 'f'{device} but torch.cuda.device_count() is {device_count}. Please use ''torch.load with map_location to map your storages ''to an existing device.')return device

也就是说是torch包里的函数里torch.cuda.is_available()返回的是false，但是我明明在终端测试时是没有问题的呀？我反反复复测试了很多次，都没找到解决的办法，最后，我想着在调用torch包的主函数里测试，在开头import包之后，加了两行代码

print("当前可用的GPU数量: ", torch.cuda.device_count())
print(torch.cuda.is_available())

结果，就恰恰是这两行代码，让程序成功跑通了，torch包里的函数torch.cuda.is_available也没有再返回false，并且我测试了，这两行必须要同时存在，缺少其中一个程序都会运行失败，我并不知道这到底是什么原理，有了解的伙伴可以帮忙解答下。

这个bug也提供了一个解决问题的思路，要是调用的包里有函数报错，但是在终端测试这个函数没有问题，可以试试在调用这个包的主函数里对这个报错的函数进行测试，查清是哪里出现的问题。