インスピレーションと洞察から生成されました 6 ソースから

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はじめに

  • エラーの原因: 'mat1'と'mat2'のデータ型が一致していないことが原因で、特にFloatとHalfの不一致が問題となっています。

  • 解決策: データ型を一致させるために、入力データやモデルの重みをfloat32に変換することが推奨されています。

  • 関連する問題: PyTorchとIntelのパッチに起因する上流のバグである可能性が指摘されています。

  • 具体的なエラー: 'RuntimeError: mat1 and mat2 must have the same dtype, but got Float and Half'というエラーメッセージが表示されます。

  • 推奨される対策: データ型の不一致を避けるために、numpy配列を最初からfloat32で作成することが推奨されています。

エラーの原因 [1]

  • データ型の不一致: 'mat1'と'mat2'のデータ型が一致していないことが原因です。

  • 具体的な不一致: FloatとHalfのデータ型が混在していることが問題です。

  • PyTorchのバグ: PyTorchとIntelのパッチに関連する上流のバグが原因とされています。

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解決策 [2]

  • データ型の統一: 入力データやモデルの重みをfloat32に変換することが推奨されています。

  • numpy配列の作成: numpy配列を最初からfloat32で作成することが推奨されています。

  • コードの修正: 'x_padded.float()'のように、データをfloatに変換するコードを追加します。

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関連する問題 [1]

  • 上流のバグ: PyTorchとIntelのパッチに関連する上流のバグが原因とされています。

  • ComfyUIの問題: ComfyUI自体のバグではなく、上流の問題であるとされています。

  • Intel GPUの影響: Intel Arc GPUを使用している場合に特に問題が発生することがあります。

具体的なエラー [1]

  • エラーメッセージ: 'RuntimeError: mat1 and mat2 must have the same dtype, but got Float and Half'というメッセージが表示されます。

  • エラーの発生箇所: PyTorchの線形層での計算時に発生します。

  • エラーの詳細: データ型の不一致が原因で、計算が正しく行われません。

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推奨される対策 [2]

  • データ型の確認: 入力データとモデルの重みのデータ型を確認し、一致させることが重要です。

  • float32の使用: PyTorchではfloat32が標準のデータ型として推奨されています。

  • コードの修正: データ型の不一致を避けるために、コード内で明示的にデータ型を指定することが推奨されます。

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