ComfyUI插件安装时CUDA_PATH异常及处理

在调用ReActor或者其它插件时，ComfyUI提示如下异常：

先到github项目中查看相关版本需求，确认安装相关依赖的正确版本：github.com/Gourieff/co...

如问题依旧存在，请接着看以下操作流程：

1）根据异常日志进入网址onnxruntime.ai/docs/execut...，核对onnxrumtime及CUDA对应版本。示例如下图：

2）查看nvidia安装版本号： cmd打开命令行工具，查看nvidia cuda版本，输入

复制代码

nvidia-smi

示例如下：

3）查看onnxruntime版本号，可直接进目录查看，也可命令行检查。

目录查看：进入目录ComfyUI\venv\Lib\site-packages（如果是portable版本，则为ComfyUI_windows_portable\python_embeded\Lib\site-packages），如下图：

命令行查看：到ComfyUI安装目录下，因为ComfyUI调用了自己的内部环境，应该在ComfyUI或者ComfyUI_windows_portable文件夹下(根据自己安装的ComfyUI版本决定)，使用命令：

ComfyUI原生版本：

sql 复制代码

venv\Scripts\pip.exeshow onnxruntime及venv\Scripts\pip.exe show onnxruntime-gpu

ComfyUI_windows_portable版本：

sql 复制代码

python_embeded\Scripts\pip.exe show onnxruntime及python_embeded\Scripts\pip.exe show onnxruntime-gpu

图示如下：

如果发现onnxruntime版本与CUDA版本不对应，或者onnxruntime的gpu版本与cpu版本不一致，就重新安装正确版本！

4）CUDA安装：下载CUDA对应版本，链接：developer.nvidia.com/cuda-toolki...

最好是完全卸载之前安装的版本后重新安装。

onnxruntime安装：onnxruntime.ai/docs/instal...，如下图：

如果onnxruntime的CPU版本与GPU版本不一致，请统一版本。

如果提示已安装，可卸载重新安装或者强制重新安装，强制重新安装命令如下：

bash 复制代码

pip install --force-reinstall onnxruntime-gpu --extra-index-url <https://aiinfra.pkgs.visualstudio.com/PublicPackages/_packaging/onnxruntime-cuda-12/pypi/simple/>

图示：

安装完成后如果出现如下报错提示，为pip依赖问题，不用理会：

安装完成后对比CPU及GPU版本的onnxruntime，发现版本已统一，重新启动ComfyUI测试带ReActor插件的工作流，一般情况下，问题解决！

验证cuda是否安装成功：

方法一：命令行输入：

css 复制代码

nvcc --version

输出示例如下：

方法二：python方法调用，输入如下：

go 复制代码

import torch
print(torch.cuda.is_available())

返回True表示安装成功，示例如下：

验证cuDNN是否安装成功：

方法一：打开CUDA安装目录并进入如下文件夹：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2\extras\demo_suite（红色标注处因版本而异）

命令行进入该目录，输入：

复制代码

deviceQuery.exe

示例如下：

再输入：

复制代码

bandwidthTest.ext

示例如下：

输出结果均为PASS即为安装成功。

方法二：python验证，输入：

python 复制代码

from torch.backends import cudnn
print(cudnn.is_available())

返回 Ture即安装成功，示例如下：

验证GPU版本的Pytorch是否安装成功：

python环境下，输入：

scss 复制代码

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

输出版本号及True即安装成功。示例如下：