找到CUDA与Pytorch对应版本(以下使用的是CUDA11.8+Pytorch2.1)
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
https://pytorch.org/get-started/locally/
安装Visual Studio 2022,并在其中安装桌面C++环境
https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/选择第一个
up是自己部署的stable-diffusion,若是其他整合可对应看看虚拟环境是否是venv文件夹
pytorch无限重复下载:更换3.10.9的python重启电脑可以完美解决(重启电脑)
无法编译:请确认是否将CUDA版本与Pytorch版本对应上
下载过慢:更换代理、换源
豆瓣 http://pypi.douban.com/simple/
清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
华中科技大学 http://pypi.hustunique.com/
1.打开powershell(窗口1)
2.进入虚拟环境
3.更新pip所有的软件包
4.卸载原来的pytorch
5.安装torch2.0(可以去pytorch官网看看自己对应的CUDA版本的下载命令)
6.powershell(窗口1不要关闭)
在新建文件内打开powershell(窗口2)
获取最新的xformers0.17
2.创建虚拟环境
3.安装pytorch2.0
4.安装环境
5.编译pytorch2.0与xformers(1小时左右)
6.安装编译好的文件
我已经编译好了(除非你的python版本和torch、xformers与其他的人版本一致,否则无法使用他人编译的文件)
文件在你新建的文件夹/xformers/dist/
在powershell(窗口1)内输入
cudnn官网下载文件
将压缩包中的bin内的七个dll拖入到 stable-diffusion-webui\venv\Lib\site-packages\torch\lib 中进行替换
从两位UP 视频中成功学习到的