用的函数计算FC3，报错怎么解决？

根据您提供的错误信息，可以看出这个错误是因为您的设备没有找到 CUDA 显卡，因此无法使用 Torch 的 GPU 加速功能。
要解决这个问题，您可以尝试以下几种方法：

1. 确保您的设备具有 CUDA 显卡，并且已经正确安装了驱动程序。
2. 如果您的设备确实有 CUDA 显卡，但仍然出现此错误，请确保您的 Python 环境和 PyTorch 版本匹配，并且安装了正确的 CUDA Toolkit 和 cuDNN 库。
3. 如果您在运行 Stable Diffusion 时希望使用 CPU 而不是 GPU，可以在命令行中添加 --skip-torch-cuda-test 参数来跳过 CUDA 检测。例如，如果您正在使用 Docker 运行 Stable Diffusion，则可以在启动容器时添加 docker run -it --rm --gpus all -p 8080:8080 -e "COMMAND_LINE_ARGS=--skip-torch-cuda-test" 参数。

看起来是由于函数计算FC环境中并未启用CUDA导致的报错。建议您可以尝试以下几个步骤解决此问题：

1. 使用适用于GPU的任务实例类型；
2. 在函数计算控制台上启用CUDA；
3. 在代码中检查torch.cuda.is_available()；
4. 如果仍有问题，请参考ModelScope文档以了解相关配置项；

报错信息显示，你的代码试图在没有可用的CUDA设备的情况下使用PyTorch。这通常是因为你的函数计算FC3实例没有足够的GPU资源来运行你的代码。

以下是一些可能的解决方案：

1. 检查你的函数计算FC3实例是否有足够的GPU资源。你可以在管理控制台的服务中查看和调整你的实例配置。确保你的实例类型支持CUDA，并且已经安装了适当的驱动程序。

2. 如果你的函数计算FC3实例有足够的GPU资源，但仍然出现这个错误，那么可能是你的代码有一些问题。你可以尝试在你的本地机器上运行相同的代码，看看是否可以正常工作。如果可以，那么问题可能出在你的函数计算FC3实例的配置或网络连接上。