No module named 'torch' in ComfyUI beheben
Behebe ModuleNotFoundError: No module named 'torch' in ComfyUI Portable-, venv- und verwalteten Installationen und prüfe danach, ob der reparierte Torch-Build CUDA unterstützt.
ComfyUI stoppt mit ModuleNotFoundError: No module named 'torch' (auch gesucht als No module named torch oder ComfyUI torch missing), wenn die Python-Umgebung, die ComfyUI gestartet hat, Torch nicht importieren kann. Das ist ein Core-Runtime-Fehler, keine harmlose Warnung.
Die richtige Reparatur ist: installiere einen CUDA-fähigen Torch-Build in genau diese Python-Umgebung und prüfe danach, dass es kein CPU-only-Build ist.
.\python_embeded\python.exe -s -m pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cuXXXErsetze cuXXX durch den CUDA-Wheel-Tag, den der offizielle PyTorch-Installer für deine Umgebung vorgibt. Prüfe vor dem Neustart, dass torch.version.cuda nicht None ist und torch.cuda.is_available() True zurückgibt.
Schnelle Einordnung
| Symptom | Bedeutung | Erster Schritt |
|---|---|---|
ModuleNotFoundError: No module named 'torch' | Torch fehlt in der Python-Umgebung, die ComfyUI startet | Torch in der aktiven ComfyUI-Python-Umgebung installieren |
pip show torch funktioniert in System-Python, ComfyUI scheitert aber weiter | In die falsche Python-Umgebung installiert | python_embeded\python.exe oder die aktive venv nutzen |
import torch funktioniert, aber die Version endet mit +cpu | Der Import ist repariert, CUDA aber nicht | Durch ein passendes CUDA-Wheel ersetzen |
Der nächste Fehler ist No module named 'torchvision' / 'torchaudio' | Benachbarte Core-Pakete fehlen noch | Diese Pakete in derselben Umgebung reparieren |
torch.cuda.is_available() ist False | Falscher GPU-Build, falsches Wheel oder Treiberproblem | Mit der CUDA-Prüfung fortfahren |
AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled | Torch ist installiert, aber CPU-only oder falscher CUDA-Build | Torch not compiled with CUDA enabled lesen |
Schritt 1: Die Python-Umgebung prüfen, die ComfyUI wirklich startet
Windows Portable:
.\python_embeded\python.exe -s -c "import sys; print(sys.executable)"
.\python_embeded\python.exe -s -m pip show torch torchvision torchaudioManuelle venv:
.\venv\Scripts\activate
python -c "import sys; print(sys.executable)"
python -m pip show torch torchvision torchaudioBei ComfyUI Desktop oder einem anderen verwalteten Launcher nutze das Terminal oder die Umgebungstools der App. Gehe nicht davon aus, dass python_embeded existiert.
Schritt 2: Torch in der aktiven Umgebung installieren
Wähle anhand von GPU, Treiber, Python-Version und unterstütztem PyTorch-Build im offiziellen PyTorch-Installer das passende CUDA-Wheel. Starte nicht mit einem nackten pip install torch: Das kann den Import reparieren, aber einen CPU-only-Build installieren.
Für Windows Portable führst du den ausgewählten Befehl über die eingebettete Python-Umgebung aus:
.\python_embeded\python.exe -s -m pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cuXXXFür eine manuelle venv aktivierst du zuerst die venv und nutzt danach dasselbe --index-url-Muster mit python -m pip. Ersetze cuXXX durch den unterstützten CUDA-Wheel-Tag.
Schritt 3: Prüfen, dass kein CPU-Torch installiert wurde
Führe dies in derselben Python-Umgebung aus, die ComfyUI startet:
.\python_embeded\python.exe -s -c "import torch; print(torch.__version__, torch.version.cuda, torch.cuda.is_available()); print(torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'no cuda')"Wenn die Version auf +cpu endet und None False ausgibt, ist es ein CPU-only-Build. Wiederhole den CUDA-Wheel-Befehl aus Schritt 2. Mische keinen regionalen Paketspiegel in den Hauptbefehl; Netzwerkzugang und Paketvertrauen sollten getrennt behandelt werden.
Wenn Torch importiert, CUDA aber weiter fehlschlägt, lies Torch Not Compiled With CUDA Enabled in ComfyUI.
Schritt 4: Neu starten und den nächsten ersten Fehler lesen
.\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --windows-standalone-buildIn einer beschädigten Portable-Umgebung ist der nächste Blocker oft ein anderes Core-Paket wie safetensors, packaging, numpy, torchvision oder torchaudio. Repariere den nächsten ersten Blocker in derselben Python-Umgebung, statt zu zufälligen Paketbefehlen zu wechseln. Wenn die Umgebung von einem Core-Paket zum nächsten driftet, nutze das Runbook zur Paket-für-Paket-Reparatur von ComfyUI Portable.
Was du nicht tun solltest
- Torch nicht in System-Python installieren, wenn ComfyUI aus
python_embededoder einer venv startet import torchnicht mit einer reparierten CUDA-Umgebung verwechseln- Bei einem normalen Wheel-basierten ComfyUI-Setup nicht zuerst das CUDA Toolkit neu installieren
- Nicht mit
pip install -ranfangen, solange der erste Blocker noch unklar ist - Custom Nodes nicht neu installieren, bevor die Core-Runtime wieder grün ist
Verwandte Guides
- Torch Not Compiled With CUDA Enabled in ComfyUI
- ComfyUI Portable-Abhängigkeiten Paket für Paket reparieren
- comfyui-frontend-package is not installed in ComfyUI
- ComfyUI Dependency Conflicts
- ComfyUI nach Custom-Node-Installation reparieren
Quellen
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