ComfyUI+torch+cuda+python+xformers（Win10GPU版）

困困熊

非专业人士、野路子环境搭建。跑起来就行，又不是不能用😏（OS：这玩意是干啥的咱也不知道，反正跑起来了）！！！！！注意图中所有cmd中代码的运行路径哦，也就是你要cd到哪个文件夹才执行。一、python3.10.11安装     ython官方下载地址    注意下载对应的版本：windows、64位、installer。下载下来的文件名python-3.10.11-amd64.exe这样的一个exe文件。    另外，其他版本理论也可以，但是由于后面需要安装的torch、xformers等都有相应的版本一致性问题。所以这里只拿测试过的3.10.11举例。        双击exe文件开始安装吧，选择自定义安装。    自定义安装目录    配置环境变量，在系统变量的Path中新增两条我们刚刚的安装路径（1个安装路径和1个安装路径下的scripts文件夹）    最后于CMD界面，输入python--version，回车，显示出我们刚刚安装的版本号就对了。python--version二、cuda12.1安装2.1升级驱动    先检查自己电脑的驱动支持情况，如下图，我这里原先是11.8，升级后是12.5，建议升级到121以上。     NVIDA驱动下载    下载N卡驱动，注意自己的系统和显卡型号。下载完，傻瓜式下一步安装后，再次查看上图，版本就会变过来，只要大于等于12.1就行。2.2安装cuda     cuda下载    下载如中12.1.0版本的cuda（上面所说的驱动大于等于12.1，就是为了给这里兼容，向下兼容）。    记得选择对应的版本，下载。    双击安装吧，自定义还是默认都无所谓，后面系统会自动添加环境变量。    然后都是下一步、下一步、下一步。    安装完成后，系统会自动添加一个CUDA_PATH的环境变量，如果没有，可以自己添加一下。最后来测试下环境，打开CMD，运行nvcc--version，看到我们的版本12.1就ok啦。nvcc--version三、torch安装     torch下载    这里要下载3个文件，即torch、torchaudio、torchvision这三个文件夹。    依次点击进入，cu表示cuda，cp表示python，因此这里要找cu121-cp310的文件，我们直接Ctrl+F检索一下就行。注意要下载win的。    开始安装这3个包，在文件所在目录下执行“pipinstall文件名”，按照torch-->torchaudio -->torchvision这个顺序去安装。    3个包都安装完成后，运行piplist，查看安装的版本是否正确。如下图中这种带cu的就是我们想要安装的gpu版本。如果是纯数字，那就装错了，成了cpu版本的。    测试安装是否成功，先输入python切换到python命令行下，再执行importtorch（可以多刷几次），导入不报错就是成功了。还可以执行torch.__version__查看版本（这里是两个下划线）。#python>>>importtorch>>>torch.__version__四、xformer安装    直接pipinstallxformer即可，如果提示权限不足，可以以管理员方式运行cmd窗口，再执行。随后piplist就可以看到已经安装过的xformer版本了   xformers要指定版本，下面的0.0.23在当前环境肯定是适配的。后续几张图中，piplist中xformers版本一开始装错了，重装后没有重新截图，就直接在图上改了下版本，凑合看！pipinstallxformerpipinstallxformers==0.0.23    ！！！上面执行完发现torch被覆盖成cpu版本的了（版本号中没有cu了）    回到第三章，重新执行下pipinstall把覆盖回来就好  （这里有个想法，读者可以自行试一下。先做第四章的xformer安装，再去做第三章的torch，理论上应该就不需要执行两次第三章的步骤了。不知道能不能行，懒得试了。第五章中红字部分遇到的问题也是一样）五、运行项目        github下载项目    我这边是直接git拉下来的，也可以直接下载zip压缩包，都一样。    拉下来的项目结构如下图，修改requirements.txt文件，把图里红框的3行注释掉（前面加个#号），防止后面加载依赖包的时候，把我们之前安装的版本覆盖掉。     当前项目目录下，cmd执行命令根据txt文件去加载依赖。pipinstall-rrequirements.txt         加载完成，我们再piplist看下安装列表。发现我们注释的配置项好像没生效，还是被覆盖了torch和torchvision。（没有了cu后缀）可能txt中某个依赖又去找了指定版本的torch吧    没关系，我们回到第三章，把这两个包用pipinstall重新加载一下，再覆盖回来。    启动服务（GPU方式）pythonmain.py--use-split-cross-attention--windows-standalone-build    上述命令后，加上--cpu就表示以CPU运行。    运行效果图（ps：不知道咋玩）