stable diffusion 安装问题之Torch is not able to use GPU。果你有更好的方法吗,欢迎给我留言。, 视频播放量 7983、弹幕量 2、点赞数 35、投硬币枚数 7、收藏人数 39、转发人数 12, 视频作者 斯九阳, 作者简介 AI绘画创作者/视觉设计欢迎来图定制/设计约稿不定时分享AI
打开Stable Diffusion 的 Github仓库: 点击Code->Download Zip将其下载到本地: 下载到本地,解压。https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original 启动日志,会自动下载torch和torchvision: 耐心等待其下载完毕: 如果启动时遇到如下错误消息: File "C:\app\stable-diffusion-webui-master\launch.py...
RuntimeError: Couldn't install torch.Command: "D:\Helper\git\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\python.exe" -m pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113Error code: 1stdout: Looking in indexes: https://pypi.org...
raise RuntimeError(f"""{errdesc or 'Error running command'}.RuntimeError: Couldn't install torch.Command:"C:\Users\Karsten\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\python.exe"-m pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu...
Stable Diffusion是一个用于生成高质量图像的深度学习模型,通常需要GPU来加速训练和推理。当出现Torch不能使用GPU的错误时,通常涉及到一些常见的问题和解决方案。在本文中,我将详细介绍可能导致这个问题的原因,并提供一些可能的解决方法。 错误消息:"Torch is not able to use GPU" 表明PyTorch(通常简称为Torch)无法...
解决方法:1.安装开发者边车 2.自己用pip install安装需要的依赖包 相关代码: launch.py 分析:实际上这一步是要从git下载依赖库,所以应该是访问git的网络问题,用开发者边车解决; 也可以自己用pip install指令按照需要的包,反正是在自己的python环境里。注意openclip的名字不对,应该是open_clip_torch;这个方法的...
Stable Diffusion升级torch2.1.0+cuda12.1.1+xformers0.021 原来的 version:v1.4 python:3.10.10 torch:2.0.1+cu118 cudnn:8.8.1.3 xformers:0.0.17 gradio:3.32.0 checkpoint:cc6cb27103 之前为了提速从cuda12.1.1+cudnn8.9.2.26装回cuda11.8+cudnn8.8.1.3 现在支持cuda...
run(f'"{python}" -m {torch_command}', "Installing torch and torchvision", "Couldn't install torch") File "C:\Users\BENJIII\stable-diffusion-webui\launch.py", line 64, in run raise RuntimeError(message) RuntimeError: Couldn't install torch. Command: "C:\Users\BENJIII\stable-diffusio...
现在出现了个新问题,我的显卡是集成显卡Intel(R) Arc(TM) Graphics,Torch2.3.1这个用不了,想安装2.1.0(Intel Core Ultra)结果报错:WARNING: Retrying (Retry(total=0, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'SSLError(SSLCertVerificationError(1, '[SSL: ...
# 在报错的位置前看情况做一下GPU缓存清理,比如: gc.collect() torch.cuda.empty_cache() 2. 换个小点的模型: # 因为 SDXL 1.0 在stable 1.5的基础上做了改进,参数数量从0.98B扩大到6.6B,所以对GPU显存要求比较高 # 可以尝试参数少点的模型比如stable-diffusion-v1-5 pipe = pipeline(task=Tasks.text_...