这个报错提示说明您正在尝试在一个不支持CUDA的环境下加载使用CUDA设备训练的模型。出现这个错误可能有以下几个原因：

1. 您的系统没有安装合适的GPU驱动或CUDA库，因此无法使用CUDA加速。

解决方法：确保您的系统中已正确安装了所需版本的NVIDIA GPU驱动和对应的CUDA库。可以参考NVIDIA官方文档或相关资源来进行安装和配置。

1. 在代码中没有正确设置使用CPU而非CUDA设备。

解决方法：在加载模型时，确保通过torch.load函数设置map_location=torch.device('cpu')以将模型映射到CPU设备。例如：model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))。

请注意，如果您在CPU-only机器上运行代码，则无法使用CUDA加速，因此必须将模型加载到CPU上。

1. 在使用ModelScope平台时，可能没有选择支持CUDA的环境或配置。

解决方法：如果您使用的是ModelScope平台，确保选择了支持CUDA的环境以及正确配置了CUDA设备。如果您没有GPU可用，需要切换到CPU环境执行代码。

这个错误提示表明您正在尝试在不支持CUDA的环境中反序列化PyTorch模型。CUDA是NVIDIA开发的GPU加速计算平台，如果您的计算机不支持CUDA或没有安装相应的CUDA驱动程序，则无法在该计算机上使用CUDA加速。在这种情况下，您需要将PyTorch模型加载到CPU上进行操作。

为了解决这个问题，您可以使用torch.load函数加载模型，并使用map_location参数将模型映射到CPU设备。具体而言，您可以使用以下代码加载模型：

python
Copy
import torch

加载模型

model = torch.load('your_model_path.pth', map_location=torch.device('cpu'))
在上面的代码中，your_model_path.pth是您要加载的模型路径。map_location参数将模型映射到CPU设备，以便在不支持CUDA的环境中使用。

应该选方案二，单CPU不能跑的