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stable-diffusion-webui的基础功能手动安装，了解代码结构、依赖、模型出处安装成功结果
主要参考
cuda11.7下载-https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive cudnn8.6 for 11.x : https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive dreambooth\lora 训练环境： 最原始的命令端 https://github.com/kohya-ss/sd-scripts GUI端口 https://github.com/bmaltais/kohya_ss 环境安装参考：win11 系统 GPU版本pytorch、CUDA、anaconda 、pycharm详细安装教程一、显卡驱动相关
驱动版本自带cuda 12.0 与pytorch不兼容
驱动要安装官网4090自带的：528.02 cuda12.0 (运维安装跳过)
pytorch 需要cuda12.0以下
自定义安装
取消安装驱动
明确安装位置，好添加到系统路径
安装成功和失败的
cudnn 下载与安装
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive改名放到cuda安装目录下，并添加到环境变量
根目录
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\ 结果
最终环境变量
肯定有些冗余
二、安装 python3.10 + pytorch
下载安装miniconda （python 3.10.9）
官网直接选择最新版本 ： https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
添加到系统环境
计算机—》属性—》高级系统设置----》环境变量—》系统变量—》path
根据自己位置改
D:\miniconda310\Scripts D:\miniconda310 安装pytorch
https://pytorch.org/配置pip的国内源并升级
pip config set global.index-url https://mirror.baidu.com/pypi/simple pip config set global.trusted-host mirror.baidu.com python -m pip install --upgrade pip 查找对应的pytorch
lora dreambooth推荐的环境：https://github.com/bmaltais/kohya_ss/blob/master/setup.bat
pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 需要15分钟左右时间
三、其他python依赖包
安装requirements
–upgrade使用最新版本的pip
进入 kohya_ss-master的位置
pip install --upgrade -r requirements.txt ERROR: Cannot find command ‘git’ - do you have ‘git’ installed and in your PATH?
https://gitforwindows.org/
conda install git git不是内部外部命令，添加到系统环境
https://www.cnblogs.com/ldq678/p/13287924.html找到自己的路径
安装过程截图
开始安装
成功
安装 xformer
https://github.com/facebookresearch/xformersconda install xformers -c xformers or pip install -U xformers 本项目特定环境安装（不然训练报错，必须装）
copy /y .\bitsandbytes_windows\*.dll D:\miniconda310\Lib\site-packages\bitsandbytes\ copy /y .\bitsandbytes_windows\cextension.py D:\miniconda310\Lib\site-packages\bitsandbytes\cextension.py copy /y .\bitsandbytes_windows\main.py D:\miniconda310\Lib\site-packages\bitsandbytes\cuda_setup\main.py accelerate config 配置
erro 训练时报错 No model named ‘triton’
链接：https://pan.baidu.com/s/1shX-cU-R-0_gKhiTM0VXSw
提取码：6666
pip install triton-2.0.0-cp310-cp310-win_amd64.whl 四、启动训练界面
python D:\kohya_ss-master\kohya_gui.py 附录
本项目cudnn8.6 特殊安装
4090使用cudnn8.6能加速50%
下载后解压，放入文件夹
将cudnn保存到虚拟环境中
python D:\kohya_ss-master\tools\cudann_1.8_install.py 
