No module named 'torch' in ComfyUI

Wenn ComfyUI mit ModuleNotFoundError: No module named 'torch' stoppt, kann die Python-Umgebung, die ComfyUI gestartet hat, Torch überhaupt nicht importieren.

Das ist ein Core-Runtime-Problem, keine harmlose Warnung. In einer echten Windows-Portable-Reparatur trat dieser Fehler auf, nachdem comfy_aimdo wiederhergestellt war und bevor safetensors fehlte. Das zeigte klar: der Umgebung fehlten grundlegende ML-Runtime-Pakete.

.\python_embeded\python.exe -s -m pip show torch torchvision torchaudio
.\python_embeded\python.exe -s -m pip install torch
.\python_embeded\python.exe -s -c "import torch; print(torch.__version__, torch.version.cuda, torch.cuda.is_available())"

Wie der Fehler in der Praxis aussieht

In der getesteten Portable-Reparatur war die blockierende Traceback:

ModuleNotFoundError: No module named 'torch'

Nach einem simplen pip install torch zeigte die Verifikation:

2.12.0+cpu None False

Das war eine wichtige Falle: Der Import funktionierte wieder, aber die Umgebung hatte stillschweigend einen CPU-only-Torch-Build bekommen.

Schnelldiagnose

Schritt 1: Das Python verwenden, das ComfyUI wirklich startet

Für Windows Portable:

.\python_embeded\python.exe -s -c "import sys; print(sys.executable)"
.\python_embeded\python.exe -s -m pip show torch torchvision torchaudio

Für eine manuelle venv:

.\venv\Scripts\activate
python -c "import sys; print(sys.executable)"
python -m pip show torch torchvision torchaudio

Für ComfyUI Desktop oder andere verwaltete Launcher nutze das eingebaute Terminal oder die Environment-Tools der App. Gehe nicht automatisch von python_embeded aus.

Schritt 2: Torch in der aktiven Umgebung installieren

Für Windows Portable:

.\python_embeded\python.exe -s -m pip install torch

Für eine manuelle venv:

python -m pip install torch

Aktuelle requirements.txt-Dateien von ComfyUI erwarten oft auch torchvision und torchaudio, aber wenn der erste Blocker nur torch ist, repariere zuerst genau das und starte dann neu. Der nächste Start sagt dir, ob die Nachbarpakete auch fehlen.

Schritt 3: Prüfen, ob du versehentlich CPU-Torch installiert hast

Führe in derselben Python-Umgebung aus:

.\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')"

Im getesteten Lab ergab das erste pip install torch:

2.12.0+cpu None False

Das reicht nicht. Im Lab musste Torch anschließend aus dem PyTorch-CUDA-Wheel-Index ersetzt werden:

.\python_embeded\python.exe -s -m pip install `
  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130 `
  --extra-index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple `
  "torch==2.12.0+cu130"

Danach lieferte derselbe Check:

2.12.0+cu130 13.0 True
NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER

Nutze das Wheel, das zu GPU, Treiber, Python-Version und PyTorch-Support-Matrix deiner Umgebung passt. Der oben genannte cu130-Befehl ist Lab-Evidenz aus einem reparierten System, kein universeller Pin für alle.

Wenn Torch importiert, CUDA aber weiter fehlt, gehe zu Torch Not Compiled With CUDA Enabled.

Schritt 4: Neu starten und den nächsten ersten Fehler lesen

Nach der Torch-Reparatur ComfyUI neu starten:

.\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --windows-standalone-build

Im getesteten Lab kamen danach nacheinander weitere Blocker:

• ModuleNotFoundError: No module named 'safetensors'
• dann packaging
• dann numpy
• später torchvision und torchaudio

Das ist in einer beschädigten Portable-Umgebung normal. Repariere immer den nächsten ersten Blocker im selben Python, statt wahllos Pakete zu installieren.

Wenn die Umgebung von einem Core-Paket zum nächsten kippt, nutze den breiteren Portable-Dependency-Reparatur-Runbook.

Was du nicht tun solltest

• Torch nicht in System-Python installieren, wenn ComfyUI python_embeded oder eine venv nutzt
• nicht annehmen, dass import torch schon bedeutet, dass CUDA repariert ist
• nicht zuerst das CUDA Toolkit neu installieren bei einem normalen wheel-basierten ComfyUI-Setup
• nicht mit pip install -r starten, solange du noch gar nicht weißt, was genau kaputt ist
• keine Custom Nodes neu installieren, bevor der Core-Runtime-Stack wieder grün ist

Wie Wonderful Launcher hilft

Dieser Fehler ist im Kern ein Environment-Boundary-Problem. Wonderful Launcher hilft, wenn du Python-Umgebungen sauber trennen, einen bekannten guten Runtime-Stand erhalten und Startup-Logs nach jeder Änderung besser vergleichen willst.

Wenn dieselbe Maschine ständig zwischen CPU-Torch und CUDA-Torch driftet, liegt das eigentliche Problem meist nicht nur beim fehlenden torch-Import, sondern bei unkontrollierten Dependency-Änderungen.

Verwandte Guides

• Torch Not Compiled With CUDA Enabled
• Repair ComfyUI Portable Dependencies One Missing Module At A Time
• comfyui-frontend-package is not installed
• ComfyUI Dependency Conflicts
• Installed Custom Nodes and Broke ComfyUI?

Quellen

• Windows Portable Repair Lab, 18.05.2026: ModuleNotFoundError: No module named 'torch' trat nach der Reparatur von comfy-aimdo auf
• Dasselbe Lab: Standard-pip install torch ergab 2.12.0+cpu None False
• Dasselbe Lab: Austausch gegen torch==2.12.0+cu130 stellte GPU-Zugriff auf NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER wieder her
• PyTorch Start Locally installer