SD Trainer Installer 维护与迁移☍

维护与修复☍

恢复被修改 / 删除的脚本☍

如果不小心把某个脚本修改了导致无法使用，或者是误删除了，可以运行一次 launch_sd_trainer_installer.ps1 重新生成这些脚本。

D:/Downloads
├── BaiduNetworkDownloads
│   └── 新建 文本文档.txt
├── SD-Trainer                            # 这是 SD-Trainer 文件夹
│   ├── configure_env.bat                 # 配置环境的脚本
│   ├── activate.ps1                      # 进入 SD-Trainer Env 的脚本
│   ├── cache                                 # 缓存文件夹
│   ├── download_models.ps1               # 下载模型的脚本
│   ├── launch_sd_trainer_installer.ps1   # 获取最新的 SD Trainer Installer 并运行的脚本
│   ├── git                               # Git 目录
│   ├── help.txt                          # 帮助文档
│   ├── launch.ps1                        # 启动 SD-Trainer 的脚本
│   ├── core                              # SD-Trainer 内核目录
│   ├── python                                # Python 目录
│   ├── reinstall_pytorch.ps1             # 重新安装 PyTorch 的脚本
│   ├── switch_branch.ps1                 # 切换 SD-Trainer 分支的脚本
│   ├── settings.ps1                      # 管理 SD Trainer Installer 设置的脚本
│   ├── terminal.ps1                      # 自动打开 PowerShell 并激活 SD Trainer Installer 的虚拟环境脚本
│   └── update.ps1                        # 更新 SD-Trainer 的脚本
├── sd_trainer_installer.ps1              # SD Trainer Installer 一般放在 SD-Trainer 文件夹外面，和 SD-Trainer 文件夹同级
└── QQ Files

使用 SD Trainer Installer 管理已有的 SD-Trainer☍

使用 SD Trainer Installer 管理已有的 SD-Trainer，需要构建 SD Trainer Installer 所需的目录结构。

将 SD Trainer Installer 下载到本地后，在 SD Trainer Installer 所在目录打开 PowerShell，使用命令运行，将 SD Trainer Installer 的管理脚本安装到本地，比如在D:/SD-Trainer，则命令如下。

./sd_trainer_installer.ps1 -UseUpdateMode -InstallPath "D:/SD-Trainer"

运行完成后 SD Trainer Installer 的管理脚本将安装在 D:/SD-Trainer 中，目录结构如下。

D:/SD-Trainer
├── activate.ps1
├── download_models.ps1
├── help.txt
├── launch.ps1
├── launch_sd_trainer_installer.ps1
├── reinstall_pytorch.ps1
├── settings.ps1
├── switch_branch.ps1
├── terminal.ps1
├── update.ps1
└── update_time.txt

接下来需要将 SD-Trainer 移动到 D:/SD-Trainer 目录中，如果 SD-Trainer 的文件夹名称不是 lora-scripts，比如lora-scripts-v1.10.0，需要将名称修改成lora-scripts。

Note

如果不修改名称，需要根据设置内核路径前缀中的说明配置内核路径前缀。在这个例子中内核路径前缀就需要设置为 lora-scripts-v1.10.0。

移动进去后此时的目录结构如下。

D:/SD-Trainer
├── activate.ps1
├── lora-scripts
│   ├── assets
│   ├── huggingface
│   ├── mikazuki
│   ...
│   └── gui.py
├── download_models.ps1
├── help.txt
├── launch.ps1
├── launch_sd_trainer_installer.ps1
├── reinstall_pytorch.ps1
├── settings.ps1
├── switch_branch.ps1
├── terminal.ps1
├── update.ps1
└── update_time.txt

再检查 D:/SD-Trainer/lora-scripts 文件夹中是否包含 python 和git 文件夹，如果未包含，需要运行 launch_sd_trainer_installer.ps1 重建环境，重建完成后即可运行 launch.ps1 启动 SD-Trainer。

重装 SD-Trainer☍

将 SD-Trainer 文件夹中的 lora-scripts 文件夹删除，然后运行 launch_sd_trainer_installer.ps1 重新部署 SD-Trainer。

Note

如果 lora-scripts 文件夹存放了训练集 / 模型文件，请将这些文件备份后再删除 lora-scripts 文件夹。

重装 Python 环境☍

如果 Python 环境出现严重损坏，可以将 SD-Trainer/python 和SD-Trainer/lora-scripts/python 文件夹删除，然后运行 launch_sd_trainer_installer.ps1 重新构建 Python 环境。

重装 Git☍

将 SD-Trainer/git 和SD-Trainer/lora-scripts/git 文件夹删除，然后运行 launch_sd_trainer_installer.ps1 重新下载 Git。

重装 PyTorch☍

运行 reinstall_pytorch.ps1 脚本，并根据脚本提示的内容进行操作。

卸载 SD-Trainer☍

使用 SD Trainer Installer 安装 SD-Trainer 后，所有的文件都存放在 SD-Trainer 文件夹中，只需要删除 SD-Trainer 文件夹即可卸载 SD-Trainer。

如果有 SD-Trainer 快捷启动方式，可以通过命令进行删除，打开 PowerShell 后，输入以下命令进行删除。

# 安装的是 Akegarasu/SD-Trainer 分支时
Remove-Item -Path "$([System.Environment]::GetFolderPath("Desktop"))\SD-Trainer.lnk" -Force
Remove-Item -Path "$Env:APPDATA\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\SD-Trainer.lnk" -Force

# 安装的是 bmaltais/Kohya GUI 分支时
Remove-Item -Path "$([System.Environment]::GetFolderPath("Desktop"))\Kohya-GUI.lnk" -Force
Remove-Item -Path "$Env:APPDATA\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Kohya-GUI.lnk" -Force

移动 SD-Trainer 的路径☍

直接将 SD-Trainer 文件夹移动到别的路径即可。

如果启用了自动创建 SD-Trainer 快捷启动方式的功能，移动 SD-Trainer 后原来的快捷启动方式将失效，需要运行 launch.ps1 更新快捷启动方式。