【笔记】ComfyUI KeyError: ‘tensorrt‘ 错误的完整解决方案

ComfyUI KeyError: 'tensorrt' 错误的完整解决方案

前言

在使用 ComfyUI 进行 AI 绘画创作时，很多用户会遇到 TensorRT 相关的配置问题。其中，"KeyError: 'tensorrt'" 是一个比较常见但又容易解决的错误。本文将详细分析这个错误的原因，并提供一套完整的解决方案，帮助您快速恢复 ComfyUI 的正常使用。

问题描述

当启动 ComfyUI 或使用某些涉及 TensorRT 加速的节点时，控制台可能会输出以下错误信息：

[ERROR] An error occurred while retrieving information for the 'LoadTensortRTAndCheckpoint' node.Traceback (most recent call last):File "H:\PythonProjects1\Win_ComfyUI\server.py", line 633, in get_object_infoout[x] = node_info(x)^^^^^^^^^^^^File "H:\PythonProjects1\Win_ComfyUI\server.py", line 597, in node_infoinfo['input'] = obj_class.INPUT_TYPES()^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "H:\PythonProjects1\Win_ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-zopi\__init__.py", line 175, in INPUT_TYPESreturn {"required": {"unet_name": (folder_paths.get_filename_list(cls._TENSORRT_DIR),),}}^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "H:\PythonProjects1\Win_ComfyUI\folder_paths.py", line 355, in get_filename_listout = get_filename_list_(folder_name)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "H:\PythonProjects1\Win_ComfyUI\folder_paths.py", line 316, in get_filename_list_folders = folder_names_and_paths[folder_name]~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^KeyError: 'tensorrt'

---

---

错误分析

根本原因

这个错误的根本原因是 ComfyUI 在寻找 TensorRT 相关资源时失败了。具体来说：

1. TensorRT 目录不存在：ComfyUI 的 zopi 插件在尝试访问tensorrt目录时发现该目录不存在
2. TensorRT 组件未安装/安装损坏：系统中缺少必要的 TensorRT Python 包
3. 环境配置不正确：环境变量或路径配置有误

影响范围

这个错误主要影响以下功能：

• 使用 TensorRT 加速的模型推理节点

• 涉及 TensorRT 引擎加载的工作流

• 某些第三方插件的正常运行

---

---

解决方案

准备工作

在开始修复之前，请先确认以下信息：

:: 检查Python版本

python -V

:: 检查CUDA版本

nvcc -V

:: 检查NVIDIA驱动版本

nvidia-smi

确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.8-3.12

• CUDA 11.8 或更高版本

• NVIDIA 驱动支持对应的 CUDA 版本

---

---

完整解决方案

步骤 1：创建 TensorRT 目录

首先需要在 ComfyUI 的 models 目录下创建 tensorrt 文件夹：

:: 进入ComfyUI目录

cd H:\PythonProjects1\Win_ComfyUI

:: 创建tensorrt目录

mkdir models\tensorrt

---

步骤 2：安装/重装 TensorRT 组件

 这是最关键的一步，需要正确安装 TensorRT 及其相关组件。

下载并配置 TensorRT 10.13.3.9，将相关文件（包括 tensorrt_dispatch-10.13.3.9-cp312-none-win_amd64.whl）移动到了项目文件夹下。

tensorrt-10.13.3.9-cp312-none-win_amd64.whl

详细教程可参见我们之前的笔记：

【笔记】Windows 安装 TensorRT 10.13.3.9（适配 CUDA 13.0，附跨版本 CUDA 调用维护方案）

方法一：使用 pip 从本地安装（推荐）

:: 激活虚拟环境（如果使用）

.venv\Scripts\activate

:: 从本地安装主TensorRT包（--force-reinstall 参数强制重装）

pip install tensorrt-10.13.3.9-cp312-none-win_amd64.whl --force-reinstall

方法二：使用 pip 直接安装

:: 激活虚拟环境（如果使用）
.venv\Scripts\activate:: 直接安装TensorRT 10.13.3.9（推荐版本）
pip install tensorrt==10.13.3.9 --force-reinstall:: 如果遇到网络问题，使用NVIDIA镜像源
pip install tensorrt==10.13.3.9 --extra-index-url https://pypi.nvidia.com --force-reinstall

 

如果 pip 安装失败，可以使用以下方式获取 NVIDIA 官方的 TensorRT 安装包：

【笔记】Windows 安装 TensorRT 10.13.3.9（适配 CUDA 13.0，附跨版本 CUDA 调用维护方案）

• 下载 TensorRT：

访问 NVIDIA 开发者网站：https://developer.nvidia.com/tensorrt-download

选择与您的 CUDA 版本匹配的 TensorRT 版本

• 解压安装包：

mkdir H:\TensorRTpowershell Expand-Archive -Path "C:\Downloads\TensorRT-10.13.3.9.Windows10.x86_64.cuda-12.4.zip" -DestinationPath "H:\TensorRT"

• 安装 Python 包：

cd H:\TensorRT\TensorRT-10.13.3.9\pythonpip install tensorrt-10.13.3.9-cp312-none-win_amd64.whl

---

步骤 3：配置环境变量（若初次安装）

环境变量未配置会导致程序无法识别 TensorRT 路径，需手动添加系统变量：

• 打开环境变量设置窗口：
  • 右键点击「此电脑」→ 选择「属性」→ 点击「高级系统设置」→ 点击「环境变量」；
• 添加系统变量：
  • 在「系统变量」栏点击「新建」，变量名填 TENSORRT_DIR，变量值填 TensorRT 安装目录（如 H:\TensorRT\TensorRT-10.13.3.9）；
• 更新 PATH 变量：
  • 在「系统变量」栏找到 PATH，双击打开 → 点击「新建」→ 输入 %TENSORRT_DIR%\bin → 点击「确定」保存；
• 生效环境变量：
  • 关闭所有已打开的命令提示符 / PowerShell，或直接重启电脑（确保环境变量完全生效）。

---

步骤 4：验证安装

安装完成后，需要验证 TensorRT 是否正常工作：

# 验证 TensorRT 是否能正常导入（无报错则成功）
python -c "import tensorrt; print('TensorRT 版本:', tensorrt.__version__)"
# 验证 CUDA 是否可用（输出 True 则成功）
python -c "import torch; print('CUDA 可用:', torch.cuda.is_available())"
# 验证 TensorRT 目录是否存在（输出目录文件列表则成功）
dir H:\PythonProjects1\Win_ComfyUI\models\tensorrt

如果所有命令都能正常执行且没有错误，说明安装成功。

---

步骤 5：重启 ComfyUI

cd H:\PythonProjects1\Win_ComfyUIpython main.py

---

---

总结

"KeyError: 'tensorrt'" 错误虽然看起来复杂，但实际上是一个比较容易解决的配置问题。通过本文提供的步骤，您应该能够快速定位并解决这个问题。

关键要点：

1. 确保 TensorRT 目录存在
2. 正确安装所有 TensorRT 组件
3. 配置必要的环境变量
4. 验证安装是否成功
5. 重启 ComfyUI 应用更改

如果您按照这些步骤操作仍然遇到问题，建议检查 NVIDIA 官方文档或在 ComfyUI 社区寻求帮助。

参考资料

• NVIDIA TensorRT 官方文档：https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/

• ComfyUI 官方 GitHub：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

• TensorRT 版本兼容性矩阵：https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/support-matrix/index.html

• CUDA Toolkit 下载：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

---

Date: 2025 年 10 月 23 日