本地环境报错no such function: Y2Y

根据您提供的错误信息，出现的问题分为两部分：

1. CUDA不可用：日志显示“cuda is not available, using cpu instead”，这表明您的环境尝试使用GPU（通过CUDA）进行运算但未成功，因此自动切换到了CPU模式。这可能是由于以下原因：

   • 您的系统中没有安装合适的CUDA驱动。
   • PyTorch或其他依赖库未正确配置CUDA支持。
   • 当前运行环境确实没有可用的GPU资源。

2. Y2Y函数不存在错误：“no such function: Y2Y”错误提示表明您在调用的代码或模型中引用了一个名为“Y2Y”的函数，但是该函数在当前环境中并未定义或找不到。可能的原因包括：

   • 该函数属于某个特定库或模块，而该库未被正确安装或导入。
   • 函数名称拼写错误。
   • 代码或模型依赖的版本与当前使用的不兼容，导致函数不存在。
   • 自定义函数Y2Y未在预期的位置定义。

解决步骤建议如下：

• 对于CUDA问题：

  1. 检查硬件与软件匹配：确认您的硬件是否支持CUDA，并查看已安装的CUDA版本是否与您的GPU兼容。
  2. 安装或更新CUDA和cuDNN：根据NVIDIA官方指南安装或更新适合您硬件的CUDA工具包及对应的cuDNN库。
  3. 确认PyTorch配置：确保您的PyTorch安装是带有CUDA支持的版本。可以通过运行python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"来检查PyTorch是否能够识别到CUDA。

• 对于Y2Y函数错误：

  1. 核对函数名与库：确认Y2Y函数所属的库是否已正确安装，并按照库的文档重新导入或初始化相关模块。
  2. 查阅模型或库文档：如果Y2Y是来自特定模型或框架的一部分，请查阅其官方文档或源码，确认该功能是否存在以及如何正确调用。
  3. 代码审查：检查调用Y2Y的上下文，确认是否有拼写错误或路径问题，以及是否所有必要的自定义代码都已包含并正确加载。

如果以上步骤不能解决问题，可能需要更详细的上下文信息来进行进一步的诊断。