部署Stable diffusion遇到的一个问题解决

前两天自己在服务器上搞了一下stable diffusion，碰到过一个问题，当时搜了半天没找到好的方法，后来我想了下给解决了，觉得还是来记录一下，如果其他人也正巧遇到的话看到这个可以方便解决，当然，是对于linux环境下来说的，不过我觉得windows应该也一样通用
问题大概是这样的
Torch is not able to use GPU

Torch isnot able to use GPU; add --skip-torch-cuda-test to COMMANDLINE_ARGS variable to disable this check

首先你要确定你是有显卡cuda的，应该都有，那这个问题其实很简单，首先用nvidia-smi看一下自己的cuda版本，比如说我的是如下这样10.2

那么你就需要下载和你的cuda版本相对应的pytorch版本，但是它默认的却是下载最新版本的pytorch，于是这样就不对应从而报错了，并且他这个是在你git的时候自动安装的并不是你自己conda install能变更的，那么需要怎么操作呢？
首先来到你的/stable-diffusion-webui/文件下，然后删除venv这整个文件夹，然后打开launch.py这个文件，找到225行左右的如下语句

torch_command = os.environ.get('TORCH_COMMAND',"pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117")

把这句注释或者删掉，然后改为对应你自己版本的语句

torch_command = os.environ.get('TORCH_COMMAND',"pip install torch==1.12.1+cu102 torchvision==0.13.1+cu102 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu102")

那考虑到可能有人不知道该怎么写，这里再多说两句，首先去到pytorch的官网https://pytorch.org/

点击install

然后这里可以根据自己的需要选择版本，但既然出现这个问题这里的肯定就不适用了，这里我们点击图里的红字部分，下载先前版本的pytorch，这样就可以下载旧版本的了，找到对应自己cuda版本（之前用nvidia-smi看到的）的，复制安装的命令即可，这里选一个和他原来一样规则的，就是大概这种

然后改完launch.py之后保存，再去运行你部署的语句或者直接使用启动的语句

bash webui.sh --share --listen

他就会开始自动再重新下载环境需要的包，等他下载即可

另外可能没啥用，但还是说一下，我是还改了webui-user.sh等文件里面的pytorch相关语句啥的

不过这里应该没啥用，如果改了launch不行的话可以试试改其他相关的地方
那么这样这篇文章就结束了，因为不是立马记录下来的，可能存在一些问题，如果你看这篇文章遇到问题可以留言说一下