之前用别人的一键包（confyui加各种东西），现在需要用到别的python版本，发现自己弄完的xformers又有问题，因为有些东西便携包都安装好了

果真就是得自己搞一遍才会懂

老规矩：

A matching Triton is not available, some optimizations will not be enabledTraceback (most recent call last):File "D: \software\pyenv-win\pyenv-win\versions\3.10.11\lib\site-packages\xformers __init_.py",line 57, in _is_triton
available
import triton#noqa
ModuleNotFoundError:No module named ‘triton’

不就是正常的缺少依赖库嘛，还以为很简单的pip install，没想到不行.....而且基本都是liunx的，window版本还是得用大佬的，不然就得自己去编译，而且据说强行在window上面编译的功能还不完整.....

于是我们就得想办法，使用大佬制作的triton-windows，这里是镜像网址，不用魔法

triton-windows:Fork of the Triton language and compiler for Windows support - GitCode

环境需求

1. torch >= 2.4.0；

2. CUDA >=12；

3. 安装 MSVC 和 Windows SDK；

4. 环境需要有 msvcp140.dll 和 vcruntime140.dll。如果

5. 然后就可以安装他编译的 whl，实现真正的功能。

能看到这个文章的，应该这些全部弄好了，有需要找我往期文章

就是强调一下4，一般是安装了vs2022是有的

vcredist 安装

vcredist （也称为“Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015-2022”，msvcp140.dll，vcruntime140.dll）。一般环境里都有可跳过，如果没有，可以从 https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x64.exe 中安装。

下载安装

我们先进入大佬的网站，看一下安装的需求以及注意点，首先是版本问题

对应的pytorch版本，就下载对应的轮子文件

3.2.0以后的版本发布在pypi上面了，我们直接去那个网站

找对应的历史版本，我是torch2.8.0，对应的是3.4版本

可以使用pip，但是我设置了镜像源，镜像上面没有，那就自己手动加地址（使用官方源）

pip install triton-windows==3.4.0.post21 --index-url https://pypi.org/simple/

我更推荐直接下载轮子文件自己去安装

直接找对应版本，参数之前也讲过了

然后pip install 轮子文件，搞定

接下来我们就测试一下，triton是否已经可以使用，直接用作者给的代码测试

先新建一个文件，名字随意（不要直接使用triton），我就叫做test_triton.py，接下来用文本打开，把下面代码粘贴进去，保存

import torch
import triton
import triton.language as tl

@triton.jit
def add_kernel(x_ptr, y_ptr, output_ptr, n_elements, BLOCK_SIZE: tl.constexpr):
    pid = tl.program_id(axis=0)
    block_start = pid * BLOCK_SIZE
    offsets = block_start + tl.arange(0, BLOCK_SIZE)
    mask = offsets < n_elements
    x = tl.load(x_ptr + offsets, mask=mask)
    y = tl.load(y_ptr + offsets, mask=mask)
    output = x + y
    tl.store(output_ptr + offsets, output, mask=mask)

def add(x: torch.Tensor, y: torch.Tensor):
    output = torch.empty_like(x)
    n_elements = output.numel()
    grid = lambda meta: (triton.cdiv(n_elements, meta["BLOCK_SIZE"]),)
    add_kernel[grid](x, y, output, n_elements, BLOCK_SIZE=1024)
    return output

a = torch.rand(3, device="cuda")
b = a + a
b_compiled = add(a, a)
print(b_compiled - b)
print("If you see tensor([0., 0., 0.], device='cuda:0'), then it works")

然后在这个文件夹下，打开cmd，直接运行

python test_triton.py

如图所示，如果出现上面的结果，就说明成功安装并且可以使用

再次查看xformers.info

红色部分变成启用了，并且没有报错，完美解决