Kohya_ss项目中WD14 Tagger无法识别CUDA的解决方案

问题背景

在使用Kohya_ss项目中的WD14 Tagger进行图像标注时，部分用户在更新到最新版本后遇到了CUDA设备无法识别的问题。该问题表现为两种不同的错误情况：

1. 使用ONNX运行时，系统报告"no CUDA-capable device is detected"错误
2. 不使用ONNX时，系统报告Keras 3不支持当前文件格式的错误

问题分析

经过深入分析，我们发现这些问题主要与CUDA工具包版本和系统配置有关。以下是关键发现：

1. CUDA版本兼容性问题：Kohya_ss默认依赖CUDA工具包11.8版本，而最新版本的CUDA 12.x可能导致兼容性问题。

2. Hugging Face优化器配置问题：系统中的default_config.yaml文件可能存在配置冲突，影响CUDA设备的识别。

3. Keras 3格式限制：不使用ONNX时，Keras 3对模型文件格式有严格要求，仅支持V3 .keras文件和传统H5格式文件。

解决方案

方法一：使用ONNX运行时

1. 检查并安装正确的CUDA版本：

   • 卸载当前CUDA版本
   • 安装CUDA工具包11.8版本

2. 清理Hugging Face优化器配置：

   • 定位到C:\Users\用户名\.cache\huggingface\accelerate目录
   • 删除或重命名其中的default_config.yaml文件

3. 验证GPU识别：

   • 启动Kohya_ss GUI
   • 检查启动日志中是否正确识别了GPU设备

方法二：不使用ONNX运行时

1. 模型格式转换：

   • 将现有模型转换为Keras 3支持的格式
   • 使用keras.layers.TFSMLayer加载TensorFlow SavedModel

2. 替代方案：

   • 考虑使用ONNX模式，通常具有更好的兼容性
   • 或者回退到支持当前模型格式的Keras版本

技术细节

1. CUDA兼容性：

   • Kohya_ss当前依赖Torch 2.1.2+cu118
   • 需要匹配的CUDA工具包和cuDNN版本

2. ONNX运行时错误处理：

   • 当检测不到CUDA设备时，ONNX会尝试回退到CPU执行
   • 但某些操作必须使用GPU，导致最终失败

3. Keras 3限制：

   • 不再支持传统的SavedModel格式
   • 必须使用指定的API加载TensorFlow模型

最佳实践建议

1. 系统环境检查清单：

   • 确认NVIDIA驱动为最新版本
   • 验证CUDA工具包版本(11.8)
   • 检查cuDNN是否正确安装

2. 故障排除步骤：

   • 首先尝试使用ONNX模式
   • 检查GUI启动日志中的GPU识别情况
   • 清理可能存在的旧配置文件

3. 性能考虑：

   • 4GB VRAM的设备可能性能有限
   • 可尝试减小批量大小缓解内存压力

总结

Kohya_ss项目中WD14 Tagger的CUDA识别问题通常可通过确保正确的CUDA版本和清理配置文件解决。对于大多数用户，使用ONNX模式并配合CUDA 11.8是最可靠的解决方案。当遇到类似问题时，系统性地检查环境配置和日志信息是快速定位问题的关键。