ES 
PL 
EN 
DE 
Stabilna dyfuzja: „Latarka nie może korzystać z GPU”, co oznacza
La difusión estable es wśród najlepszych twórców obrazów AI, jak Dall-E i MidJourney. Pomagają milionom użytkowników tworzyć obrazy w mgnieniu oka za pomocą krótkiego opisu.
Jednak użytkownicy czasami napotykają problemy, zwłaszcza użytkownicy Pythona, napotykając różne błędy lub problemy podczas uruchamiania aplikacji.
W poniższym tekście omówimy, czym jest „Torch nie może używać GPU” w Pythonie i jak można to naprawić.
Torch nie może używać GPU
W przypadku użytkowników Pythona ten błąd występuje, gdy GPU nie obsługuje w pełni aplikacji z kilku powodów. Wielu użytkowników potrzebuje pomocy w rozwiązaniu tego problemu podczas uruchamiania Stable Diffusion w swoich systemach Pythona. Istnieje wiele sposobów rozwiązania tego problemu.
Użytkownicy próbowali różnych problemów, takich jak aktualizacja ich frameworka Pythona lub Pythona do najnowszej wersji 3.10.8, która pomogła im rozwiązać ten problem.
Co więcej, zmiana modelu GPU na inne ustawienia również pomaga wielu użytkownikom w rozwiązaniu tego problemu.
Jak to rozwiązać
Istnieje wiele sposobów rozwiązania tego błędu. Możesz także wypróbować poniższe kroki, aby sprawdzić, czy działają:
Jak rozwiązać problem ze stabilnym palnikiem dyfuzyjnym, który nie może korzystać z GPU?
- Usuń folder „Venv” w folderze Stable Diffusion i uruchom plik web.ui-user.bat. Zajmie to kilka minut, ale ponownie zainstaluję „Venv”. Zamknij Webui, ponieważ również ulegnie awarii.
- Ponownie przejdź do skryptu Venv>, kliknij ścieżkę folderu i wpisz CMD, aby otworzyć okno poleceń. Wpisz: pip installs fastapi ==0.90.1 i wpisz python.exe –m pip install –upgrade pip.
To rozwiąże problem.
Czy Torch obsługuje GPU?
Pakiet latarki może dodać obsługę typów tensorów CUDA, aby zaimplementować podobne funkcje jak tensory procesora. Ale używają GPU do obliczeń. Zawsze możesz go zaimportować, ponieważ jest on w większości leniwie inicjowany.
Propuesta
„Torch nie może używać GPU” może być niefortunnym błędem wymagającym naprawy, aby difusión estable działała w Pythonie. Jednak użytkownicy próbowali różnych sposobów rozwiązania tego problemu, więc możesz zobaczyć, który z nich najbardziej Ci odpowiada, próbując różnych sposobów, jak wspomniano powyżej.
