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2022-10-25 22:00:29 (204 MB/s) - ‘./checkpoints/decavtonfifapretrain.zip’ saved [436573050/436573050]

########################Setup done!########################
####Using cpu.#####
...load U2NEP---4.7 MB
Traceback (most recent call last):
  File "app.py", line 69, in <module>
    u2net = u2net_load.model(model_name = 'u2netp')
  File "/home/user/app/u2net_load.py", line 18, in model
    net.load_state_dict(torch.load(model_dir))
  File "/home/user/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 713, in load
    return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args)
  File "/home/user/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 930, in _legacy_load
    result = unpickler.load()
  File "/home/user/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 876, in persistent_load
    wrap_storage=restore_location(obj, location),
  File "/home/user/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 175, in default_restore_location
    result = fn(storage, location)
  File "/home/user/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 152, in _cuda_deserialize
    device = validate_cuda_device(location)
  File "/home/user/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 136, in validate_cuda_device
    raise RuntimeError('Attempting to deserialize object on a CUDA '
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.