[Bug] view size is not compatible with input tensor's size and stride

[greyaz]

Checklist

• 1. I have searched for related issues and FAQs (https://github.com/mit-han-lab/nunchaku/blob/main/docs/faq.md) but was unable to find a solution.
• 2. The issue persists in the latest version.
• 3. Please note that without environment information and a minimal reproducible example, it will be difficult for us to reproduce and address the issue, which may delay our response.
• 4. If your report is a question rather than a bug, please submit it as a discussion at https://github.com/mit-han-lab/ComfyUI-nunchaku/discussions/new/choose. Otherwise, this issue will be closed.
• 5. I will do my best to describe the issue in English.

Describe the Bug

The KSampler throw an error when executing an nunchaku-qwen-image workflow:

view size is not compatible with input tensor's size and stride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces). Use .reshape(...) instead.

The error report:
report.md

Environment

System Information

• ComfyUI Version: 0.3.59
• Arguments: main.py --listen 0.0.0.0
• OS: Ubuntu
• Python Version: 3.12.11 | packaged by Anaconda, Inc. | (main, Jun 5 2025, 13:09:17) [GCC 11.2.0]
• Embedded Python: false
• PyTorch Version: 2.8.0+cu128
• Nunchaku: 1.0.0
• ComfyUI-nunchaku: 1.0.1

Devices

• Name: cuda:0 NVIDIA GeForce RTX 4090 : cudaMallocAsync
• Type: cuda
• VRAM Total: 25386352640
• VRAM Free: 24975835136
• Torch VRAM Total: 0
• Torch VRAM Free: 0

Reproduction Steps

qwen-imge-basic.json

[chris1024hub]

同样的报错

[gj214496875]

这是我暂时找到的解决方案。

ComfyUI 错误解决：“view size is not compatible with input tensor's size and stride”

您在 ComfyUI 中遇到了一个 RuntimeError，这个错误与张量（tensor）的内存布局有关，具体发生在 ComfyUI-nunchaku 这个自定义节点中。错误信息 “view size is not compatible with input tensor's size and stride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces). Use .reshape(...) instead.” 是 PyTorch 中一个常见的问题，通常在尝试改变张量形状时出现。

这个错误发生的原因是，PyTorch 中的 .view() 函数要求张量的数据在内存中是连续存储的。然而，某些操作可能会导致张量的内存布局变得不连续，从而引发这个冲突。

您提供的错误追溯信息（traceback）精确定位了问题所在：

• 文件: F:\ComfyUI-aki-Wan\python\Lib\site-packages\nunchaku\models\linear.py
• 函数: forward
• 代码行: x = x.view(batch_size * seq_len, channels)

这表明问题出在 ComfyUI-nunchaku 自定义节点自身的代码中。

解决方案：修改 linear.py 文件

要解决此问题，您需要编辑 linear.py 文件，并按照错误信息的建议，将引发问题的 .view() 函数调用替换为 .reshape()。.reshape() 函数更加灵活，因为它可以在需要时创建一个具有所需形状的新张量，从而处理非连续的张量。

以下是修复此问题的具体步骤：

1. 找到文件： 在您的 ComfyUI 安装目录中，找到以下路径：

   F:\ComfyUI-aki-Wan\python\Lib\site-packages\nunchaku\models\
   

   请注意：根据您 ComfyUI 内部 Python 环境的不同，确切路径可能会有细微差异。

2. 打开 linear.py： 使用文本编辑器（如记事本、VS Code 等）打开 linear.py 文件。

3. 定位问题代码行： 在文件中找到 forward 函数，并定位到以下这行代码：

   x = x.view(batch_size * seq_len, channels)

4. 替换 .view() 为 .reshape()： 将这行代码修改为：

   x = x.reshape(batch_size * seq_len, channels)

   或者，您也可以在调用 .view() 之前先调用 .contiguous() 来确保张量是连续的：

   x = x.contiguous().view(batch_size * seq_len, channels)

   这两种方法都可以解决问题，但使用 .reshape() 通常更直接。

5. 保存文件： 保存您对 linear.py 文件所做的更改。

6. 重启 ComfyUI： 为了让更改生效，您必须完全关闭并重新启动 ComfyUI。

完成这些步骤后，当您再次运行工作流时，这个错误应该就不会再出现了。

重要提示： 直接修改自定义节点的代码是一个有效的即时修复方法。但请注意，如果您将来更新 ComfyUI-nunchaku 这个自定义节点，您所做的更改可能会被覆盖。建议关注该项目的官方 GitHub issue 页面，看开发者是否发布了永久修复此问题的官方更新。

[chris1024hub]

谢谢大佬，用你的方法，已经成功决绝报错。

[lmxyy]

should have been fixed in nunchaku-ai/nunchaku#673