1. 前提

1. 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/

1. 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

1. 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

2. 以下你可能会遇到的问题

1. 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）

2. 无法编译：请确认是否将CUDA版本与Pytorch版本对应上

3. 下载过慢：更换代理、换源

3. 步骤

1.换源：pip install -i 源url

1. 豆瓣 http://pypi.douban.com/simple/

2. 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

3. 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

4. 中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

5. 华中科技大学 http://pypi.hustunique.com/

2. 在stable-diffusion-webui的根目录下

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)

3. 找一个位置新建一个文件夹

1. 在新建文件内打开powershell（窗口2）

1. 获取最新的xformers0.17

2.创建虚拟环境

3.安装pytorch2.0

4.编译pytorch2.0与xformers（1小时左右）

5.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

4. cudnn文件替换（有点用）

1. cudnn官网下载文件

2. 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

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