NansException: A tensor with all NaNs was produced in Unet. This could be either because there's not enough precision to represent the picture, or because your video card does not support half type. Try setting the "Upcast cross attention layer to float32" option in Settings > Stable Diffusion or using the --no-half commandline argument to fix this. Use --disable-nan-check commandline argument to disable this check.

这个错误是由于在Unet中生成了一个包含NaN（Not a Number）的张量。这可能是因为表示图像的精度不足，或者您的显卡不支持half类型。您可以尝试在设置中将"Upcast cross attention layer to float32"选项设置为float32，或者使用--no-half命令行参数来解决此问题。如果要禁用此检查，请使用--disable-nan-check命令行参数。

相关问题

OperatorNotAllowedInGraphError: iterating over `tf.Tensor` is not allowed in Graph execution. Use Eager execution or decorate this function with @tf.function.

这个错误发生是因为你在 TensorFlow 的 Graph 模式下尝试迭代一个 `tf.Tensor`，但是 TensorFlow Graph 模式下不允许这样做。解决这个问题的方法是使用 TensorFlow 的 Eager 模式或者使用 `@tf.function` 装饰器将函数转换为 TensorFlow Graph 模式下的函数。

如果你想使用 Eager 模式，可以在你的代码开头添加以下代码：

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.enable_eager_execution()

如果你想将函数转换为 TensorFlow Graph 模式下的函数，可以将函数定义前加上 `@tf.function` 装饰器：

import tensorflow as tf

@tf.function
def your_function(inputs):
    # ...

这样 TensorFlow 会将该函数转换为 TensorFlow Graph 模式下的函数。

RuntimeError: A tensor was not contiguous.

`RuntimeError: A tensor was not contiguous` 错误表示你的张量（tensor）不是连续的。在使用某些操作时，如变形（reshape）、切片（slice）等，要求张量在内存中是连续存储的。如果不满足这个要求，就会引发这个错误。

为了解决这个问题，你可以尝试使用 `torch.contiguous()` 函数来确保张量的连续性。例如：

import torch

# 假设你有一个名为tensor的张量
tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 检查张量是否连续
print(tensor.is_contiguous())  # 输出: False

# 使用contiguous()函数创建一个连续张量
contiguous_tensor = tensor.contiguous()

# 检查新张量是否连续
print(contiguous_tensor.is_contiguous())  # 输出: True

在上述示例中，我们使用 `is_contiguous()` 函数检查张量是否连续，然后使用 `contiguous()` 函数创建一个连续的张量。

如果你在特定的操作中遇到了此错误，请尝试使用 `contiguous()` 函数来解决问题。另外，还可以检查代码中是否有其他可能导致张量不连续的操作。