1、特别的警告

conv2d_gradfix是 StyleGAN2 代码中用于修复卷积层梯度计算的工具，其设计仅兼容特定版本的 PyTorch（主要是 1.x 系列）。如果你当前使用的 PyTorch 版本为2.x.x+cu12.x，会超出该工具的支持范围，因此代码自动回退到 PyTorch 原生的torch.nn.functional.conv2d()函数。

回退到原生卷积函数通常不会破坏核心功能，但可能在梯度计算细节上与原设计有细微差异（实际影响极小，StyleGAN2-ADA 的训练 / 推理通常可正常进行）。

大家可以在代码中添加警告过滤，忽略此类提示。例如，在运行脚本的开头加入：

import warnings
# 过滤特定警告信息
warnings.filterwarnings("ignore", message="conv2d_gradfix not supported on PyTorch.*")

2.致命错误：PyTorch 版本与 StyleGAN2-ADA 代码不兼容

（1） 警告信息（非致命，但提示兼容性问题）

大量 conv2d_gradfix 和 grid_sample_gradfix 的警告，说明 StyleGAN2-ADA 中用于修复卷积和网格采样梯度计算的工具（gradfix）不支持你当前使用的 PyTorch 2.7.1+cu128 版本，代码自动退回到了 PyTorch 原生的 conv2d 和 grid_sample 函数。

这是因为 gradfix 工具是为旧版本 PyTorch（通常 1.7~1.13）设计的，而 PyTorch 2.x 之后的版本对底层算子进行了修改，导致旧的修复工具失效。

（2）致命错误（导致程序终止）

RuntimeError: derivative for aten::grid_sampler_2d_backward is not implemented

这个错误的核心是：PyTorch 2.x.x 中缺少 grid_sampler_2d_backward（网格采样的反向传播导数）的实现。StyleGAN2-ADA 在计算判别器 / 生成器梯度时调用了这个算子，但当前 PyTorch 版本不支持，导致反向传播失败。

StyleGAN2-ADA 官方推荐的 PyTorch 版本为 1.7~1.13（需匹配对应的 CUDA 版本），更高版本（如 2.x）存在兼容性问题。所以解决的核心就是降低 PyTorch 版本到兼容范围，但是降低 PyTorch 版本到兼容范围就会出现显卡与PyTorch 版本不兼容的情况，导致无法运行GPU，即PyTorch 不支持当前 GPU 架构，可是安装了新版pytorch之后StyleGAN2-ADA 又不支持了，就会出现一个两难问题

3.解决方案

StyleGAN2-ADA 对 PyTorch 2.x 的兼容性确实存在一些细节问题（主要是代码中依赖的旧版梯度修复工具与 2.x 不兼容），但可以通过微调代码解决。

StyleGAN2-ADA 的conv2d_gradfix.py和grid_sample_gradfix.py两个文件中，有针对旧版 PyTorch 的梯度计算修复逻辑，但这些逻辑在 PyTorch 2.x 中已失效，且会导致冲突。解决思路是直接禁用这些修复工具，改用 PyTorch 2.x 原生函数（2.x 已修复了大部分梯度问题）。

步骤 1：确认环境版本

确保stylegan2环境中：

• PyTorch 版本：2.0.1+cu118（支持 sm_89，且稳定性较好）
• NumPy 版本：1.26.4（1.x 版本，避免类型冲突）可通过以下命令验证：

conda list torch
conda list numpy

步骤 2：修改梯度修复工具代码

需要修改两个文件，禁用旧的梯度修复逻辑：

1. 修改torch_utils/ops/conv2d_gradfix.py

找到文件中定义conv2d函数的部分（约30-40 行），将版本检查逻辑直接替换为返回 PyTorch 原生conv2d。

原代码：

if _should_use_custom_op():
    return _conv2d_gradfix(*args, **kwargs)
else:
    warnings.warn(...)
    return torch.nn.functional.conv2d(*args, **kwargs)

修改为：（直接返回原生函数，跳过警告）

return torch.nn.functional.conv2d(*args, **kwargs)

如下图所示：

修改torch_utils/ops/grid_sample_gradfix.py

同理，找到grid_sample函数（约 30-40 行），替换为直接返回原生函数：

原代码：

if _should_use_custom_op():
    return _grid_sample_gradfix(*args, **kwargs)
else:
    warnings.warn(...)
    return torch.nn.functional.grid_sample(*args, **kwargs)

修改为：

return torch.nn.functional.grid_sample(*args, **kwargs)

如下图所示：

步骤 3：修复 NumPy 类型转换问题

之前的TypeError: full(): argument 'fill_value' must be Number是因为代码中使用了numpy.float32，而 PyTorch 2.x 更严格要求原生 Python 数值类型。修改training/networks.py中FullyConnectedLayer的初始化代码（约 91 行）：

原代码：

self.bias = torch.nn.Parameter(torch.full([out_features], np.float32(bias_init))) if bias else None

修改为（转换为 Python 原生 float）：

self.bias = torch.nn.Parameter(torch.full([out_features], float(np.float32(bias_init)))) if bias else None

重新运行训练脚本即可

原理说明

1. 为什么禁用gradfix？conv2d_gradfix和grid_sample_gradfix是针对 PyTorch 1.7-1.12 中梯度计算 bug 的修复工具，而 PyTorch 2.0 + 已原生修复了这些 bug，因此无需依赖旧工具。

2. 为什么选择 PyTorch 2.0.1？2.0.1 是首个支持 sm_89（RTX 5060 属于该架构）的稳定版本，且对 StyleGAN2-ADA 的兼容性优于更高版本（2.1 + 改动更大）。

3. NumPy 类型转换的作用？强制将numpy.float32转为 Python 原生float，避免 PyTorch 2.x 的类型检查报错。

4.终极大招：使用社区维护的兼容 PyTorch 2.x 的 StyleGAN2-ADA 分支

git clone https://github.com/NVlabs/stylegan2-ada-pytorch.git
cd stylegan2-ada-pytorch
git checkout pytorch2-compat  # 切换到兼容2.x的分支（若存在）