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5070TI启动Stable Diffusion时报pytorch capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installtion…的问题
首先我要感谢CSDN作者：ssjjxingxin这里附原文章链接，我就是跟着这篇文章办理本身的问题的，我也做了条记，大家可以跟着步骤直接操作。
新的显卡今天刚到，打开SD之后居然不能生图？？检察背景代码如下：

问题原因

在网上搜了之后，原来是PyTorch版本和CUDA版本不匹配
当利用比力新的显卡（比如NVIDIA GeForce RTX 50系列显卡）时，由于显卡的架构比力新，可能旧版本的pytorch库没有支持到。这时间就会出现capability sm_120 is not compatible的问题，同时根据输出可以看到 The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70 sm_75…当前pytorch只能支持上面几种架构
办理方法

我先登岸了绘世作者提供的Pytorch网站，并尝试在下令提示符中运行代码，但是启动SD还是无法生图，SD启动器还是会提示：

经过查询资料是由于PyTorch版本和CUDA版本不匹配，要办理上述问题，需要下载安装3个东西
1.安装cudaCuda安装链接
2.pytorch安装清华镜像源
3.tensorRT安装清华镜像源
下面是具体办理步骤：
步骤1：【下载并安装Cuda】

步骤2：【下令提示符中检察版本】以管理员身份运行下令提示符，输入nvidia-smi，检察本身的CUDA Version，我这里是12.8，同样在下令提示符中输入python检察电脑的python版本，我这里是3.8

步骤3：【下载Pytorch包】根据以上信息确定本身要安装的pytorch包，由于网络原因，我选择是从清华镜像源选择合适版本下载到本地，从本地安装。进入网站下载：清华镜像源

我下载的是pytorch-2.1.0-py3.8_cuda12.1_cudnn8_0.tar.bz2（如果你是50系显卡碰到问题也可直接复制搜索和我下载一样的也可以）上图我Ctrl+f搜索的关键词是-py3.8_cuda12.,可以看到搜索结果有12个，下载其中恣意一个都可以（cuda小于12.8都可以）
步骤4：【下载torchvision包】步骤3中我下载的pytorch版本是2.1.0，对应应该下载Torchvision的版本是0.16.0，到镜像源网站搜索下载：清华镜像源
我这里搜索下载的是torchvision-0.16.0-py311_cu121.tar.bz2（如果你是50系显卡碰到问题也可直接复制搜索和我下载一样的也可以）

步骤5：两个文件下载到本地后，输入下列代码安装即可：

1. #安装pytorch
2. conda install --use-local ~\pytorch-2.1.0-py3.8_cuda12.1_cudnn8_0.tar.bz2
3. # 安装torchvision
4. conda install --use-local ~\torchvision-0.16.0-py38_cu121.tar.bz2

复制代码

注意上述代码中"~"是你下载两个文件的路径，比方我下载到了I盘根目录下，代码即为

1. #安装pytorch
2. conda install --use-local I:\pytorch-2.1.0-py3.8_cuda12.1_cudnn8_0.tar.bz2
3. # 安装torchvision
4. conda install --use-local I:\torchvision-0.16.0-py38_cu121.tar.bz2

复制代码

根据上述步骤，办理了新显卡不能利用SD生图的问题，再次感谢作者ssjjxingxin慷慨分享！！
附：乐成生图：

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