AssertionError: function with index 85 not defined

在尝试安装stable-diffusion-webui时遇到AssertionError和ModuleNotFoundError。问题源于tb-nightly版本不匹配及python版本冲突。解决方案包括:更新Python至3.9.16,修改pip源,清除环境并重新安装,但最终仍出现'xformers'包未找到的问题。部分服务器安装成功,另一部分失败。

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在安装stable- diffusion-webui中,出现了如题bug,正是按照此博文来安装的gradio,这种情况暂时无法解决,现在重新安装及更新所有库,反正黑屏bug解决不了。

步骤如下:

conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 -c pytorch
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
pip install --upgrade fastapi==0.90.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装指定版本库:

pip install git+https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git@8d2447a2d918f8eba5a4a01463fd48e45126a379 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host mirrors.cloud.aliyuncs.com

提示报错如下:

ERROR: Ignored the following versions tha

### 解决方案 当遇到 `AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled` 的问题时,通常是因为 PyTorch 安装版本不支持当前系统的 GPU 或者安装的是 CPU 版本而非 GPU 版本。以下是详细的解决方案: #### 1. 验证当前环境中的PyTorch是否启用了CUDA 可以通过以下代码验证当前环境中 PyTorch 是否已启用 CUDA 支持: ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 如果返回 False,则表示未启用 CUDA ``` 如果上述代码打印的结果为 `False`,则说明当前使用的 PyTorch 是基于 CPU 的版本或者系统缺少必要的 NVIDIA 驱动程序。 --- #### 2. 卸载现有的PyTorch并重新安装GPU版 卸载现有 PyTorch 并确保安装适合的 GPU 加速版本。可以使用 pip 命令完成此操作。 ##### (a) 卸载旧版本 ```bash pip uninstall torch torchvision torchaudio ``` ##### (b) 安装最新 GPU 版本 访问 [PyTorch官网](https://pytorch.org/get-started/locally/) 获取最新的安装命令。例如,在 Windows 上安装带有 CUDA 11.7 支持的 PyTorch 可能如下所示: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` 对于 Linux 和 macOS 用户,请根据自己的操作系统和显卡驱动情况调整 URL 中的 CUDA 版本号。 注意:确保本地已经安装了匹配的 NVIDIA 显卡驱动以及 cuDNN 库[^3]。 --- #### 3. 更新依赖库路径修改建议 按照引用描述的内容,将 `pytorch_lightning.utilities.distributed` 替换为 `pytorch_lightning.utilities.rank_zero` 后可能涉及部分兼容性修复工作。具体来说,这一步骤主要是为了适配新版本 API 调整的需求[^1]。 执行替换后需确认项目其余模块不受影响,并测试整个流程能否正常运行。 --- #### 4. 关于MyBatis多依赖冲突排查 针对第二个引用提到的情况——即存在 Unsatisfied Dependency 错误提示字段 `'baseMapper'`,通过清理多余 mybatis 相关依赖项来解决问题是一个合理方向。然而即使仅保留单一指定 Starter (`mybatis-plus-boot-starter`) ,仍可能出现错误的原因可能是 Spring Boot 自身扫描机制未能正确定位 Mapper 接口定义位置[^2]。 因此推荐进一步检查以下几个方面: - **确保 XML 文件配置无误** ```xml <!-- application.yml --> mybatis-plus: mapper-locations: classpath*:mapper/*.xml ``` - **检查包结构与组件扫描范围一致性** 最后再次尝试启动应用观察日志输出变化即可判断根本原因所在。 --- ### 总结 综上所述,要彻底解决 `AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled` 这一异常状况,关键是先核实所用框架实例化过程中实际调取到哪个底层实现形式;接着依据硬件条件挑选恰当发行渠道获取对应二进制文件重置全局变量初始化逻辑链路从而达成预期目标效果。
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