ModuleNotFoundError: No module named 'torch' in ComfyUI
修复 ComfyUI 启动时报 No module named torch 的问题，并验证修好的 Torch 不是 CPU-only 版本。
如果 ComfyUI 启动时报 ModuleNotFoundError: No module named 'torch'，说明启动它的那个 Python 环境里根本没有 Torch。
这不是普通 warning，而是核心 runtime 直接缺失。真实实验里，这个错误出现在 comfy_aimdo 修好之后、safetensors 之前，说明环境已经坏到基础 ML 运行时都丢了。
快速处理
对 GitHub Windows 便携包，在便携包根目录运行：
.\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())"如果最后一条输出版本后缀是 +cpu，或者 torch.version.cuda 是 None，那只是“能 import 了”，还不算 GPU 修好。接着要换成匹配你环境的 CUDA wheel。
真实日志长什么样
这次实验环境的核心报错就是：
ModuleNotFoundError: No module named 'torch'更关键的是，第一次直接 pip install torch 之后，验证结果变成了：
2.12.0+cpu None False这就是一个很典型的坑：报错消失了，但你装出来的是 CPU 版 Torch。
快速判断
| 你看到什么 | 代表什么 | 第一动作 |
|---|---|---|
ModuleNotFoundError: No module named 'torch' | ComfyUI 所在 Python 缺少 Torch | 在真正启动 ComfyUI 的 Python 里装 Torch |
系统 Python 里 pip show torch 有结果，但 ComfyUI 还报错 | 装错 Python 了 | 用 python_embeded\python.exe 或当前 venv |
import torch 能过，但版本后缀是 +cpu | 你修好了 import，没修好 GPU | 换成正确的 CUDA wheel |
新日志继续报 No module named 'torchvision' 或 No module named 'torchaudio' | Torch 回来了，但相邻核心包还缺 | 继续在同一个环境里修下一个包 |
torch.cuda.is_available() 是 False | 轮子不对、驱动不匹配，或者是 CPU 版 | 继续做 CUDA 验证 |
第 1 步：确认你修的是启动 ComfyUI 的 Python
Windows 便携包：
.\python_embeded\python.exe -s -c "import sys; print(sys.executable)"
.\python_embeded\python.exe -s -m pip show torch torchvision torchaudio手动 venv：
.\venv\Scripts\activate
python -c "import sys; print(sys.executable)"
python -m pip show torch torchvision torchaudio如果你用的是 ComfyUI Desktop 或别的托管启动器，要用应用自己的终端或环境工具，不要默认去找 python_embeded。
第 2 步：先把 Torch 装回当前环境
Windows 便携包：
.\python_embeded\python.exe -s -m pip install torch手动 venv：
python -m pip install torch虽然 ComfyUI 当前 requirements.txt 还要求 torchvision 和 torchaudio，但如果当前第一条阻塞只有 torch，就先只修 torch，然后重启。下一次日志会告诉你相邻核心包是不是也缺。
第 3 步：验证它是不是误装成 CPU 版
在同一个 Python 里跑：
.\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')"这次实验里，第一次安装后的结果是：
2.12.0+cpu None False这还不够。实验环境后面是这样替换成 CUDA 版的：
.\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"替换后验证结果变成：
2.12.0+cu130 13.0 True
NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER你自己的环境要根据显卡、驱动、Python 版本和 PyTorch 支持矩阵来选 wheel。这里的 cu130 是真实实验记录，不是所有机器都该照抄。
如果 Torch 能 import，但 CUDA 还是不通，继续看 Torch Not Compiled With CUDA Enabled in ComfyUI。
第 4 步：重启，看下一条第一错误
Torch 恢复后，重新启动：
.\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --windows-standalone-build实验里，下一批报错依次是：
ModuleNotFoundError: No module named 'safetensors'- 然后是
packaging - 再然后是
numpy - 再往后才到
torchvision和torchaudio
这就是破坏环境的典型特征。不要看到一个错修一个错，却换不同的 Python 或乱跑长命令。始终在同一个环境里处理新的第一条阻塞。
如果你的环境也开始从一个核心包缺失跳到另一个核心包缺失，直接看总复盘：ComfyUI 便携版依赖损坏后，按一个报错一个包修启动。
不要做这些事
- 不要把 Torch 装到系统 Python，而 ComfyUI 其实用的是
python_embeded - 不要把
import torch成功当成 GPU 修好了 - 不要一开始就去装 CUDA Toolkit
- 不要在还没确认核心 runtime 修好的时候重装 custom nodes
- 不要为了省事直接一把梭 requirements，然后看不清到底哪一步起作用
Wonderful Launcher 能帮什么
这个错误本质上是环境边界问题。Wonderful Launcher 更适合这种场景，因为它能让你清楚看到到底是哪个环境、哪个日志、哪一次包安装让情况发生了变化。
如果同一台机器反复在 CPU Torch 和 CUDA Torch 之间来回漂移，通常不是 torch 一个包的问题，而是环境管理本身已经失控了。
相关指南
- Torch Not Compiled With CUDA Enabled in ComfyUI
- ComfyUI 便携版依赖损坏后，按一个报错一个包修启动
- comfyui-frontend-package is not installed in ComfyUI
- ComfyUI 依赖冲突
- 装了 Custom Nodes 之后把 ComfyUI 弄坏了怎么办
来源与实测
- 2026-05-18 Windows 便携版实验：
ModuleNotFoundError: No module named 'torch'出现在comfy_aimdo修好之后 - 同一实验里，默认
pip install torch先装出了2.12.0+cpu None False - 同一实验里，用
torch==2.12.0+cu130才恢复了NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER的 CUDA 访问 - PyTorch Start Locally installer
你可以手动修复，也可以下载 Windows 版 Wonderful Launcher 自动诊断插件报错、依赖缺失和环境损坏，不用盲目重装。
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