参考資料

decord で動画を読み込めるのに GPU を使えない：インストール済みビルドを見分ける

Python バインディング、メディア入力、ネイティブデコード機能をそれぞれ確認します。Torch で CUDA が利用可能でも、Decord の GPU デコード対応が証明されるわけではありません。

更新日 2026-10-01公開版: 3参照元の版: 4

対象範囲と症状

検索の手掛かりとなる断片です。表現や状況は環境によって異なります。

No module named 'decord'
CUDA not enabled

Decord の README では、CPU 用パッケージの配布と、GPU 対応のための別のソースビルド手順が説明されています。古いプラットフォーム固有のビルド手順をそのまま使わず、対象のリリースに合わせてこの情報を適用してください。V04-DECORD（英語）

1. 想定しているインタープリターにバインディングが存在しない。

2. CPU での読み込みは動作するが、ノードがそのビルドでは利用できない GPU コンテキストを要求している。

3. デコード自体は動作するが、特定のファイルが破損している、アクセスできない、またはサポートされていない。

この手順は編集上の案内であり、お使いのマシンの診断結果ではありません。

手順 1. ノード、Decord のバージョン、プラットフォーム、インストール元を記録します。インポート、リーダーの作成、デバイスの選択のどこで失敗しているかを特定します。

手順 2. まず CPU でデコードし、信頼できる短い動画から 1 フレームを読み込みます。単一ファイルでの失敗なら、CUDA コンポーネントを変更する前にメディアとアクセスを確認します。

手順 3. ノードが許可する場合は、資料に記載された CPU 経路を使います。GPU デコードが必要なら、対象リリースのネイティブビルドとデバイスの要件に従い、独立した環境で確認します。

手順 4. デバイス経路が動作した後、ノードのテンソルブリッジ、フレーム数、時間インデックスの前提を確認します。処理全体に拡大する前に、同じ短いクリップで再度試します。

対象ファイルが想定した経路で読み込まれ、フレーム数と内容が正しいことを確認します。Torch が GPU を報告することや、実行が速くなることだけでは、Decord ビルドの確認にはなりません。

適用できるかを確認せずに、古い OS リポジトリやコンパイラーコマンドを過去の手順から再利用しないでください。GPU デコードと GPU モデル推論は別々の設定です。

出典の確認日：2026-09-22。インストール、GPU 推論、お使いの環境の修復は行っていません。

同じ症状にも異なる原因があります。関連する記事を順に確認してください。

パッケージを導入したのに ComfyUI で ModuleNotFoundError が出るModuleNotFoundErrorターミナルでのインストール成功だけでは、ComfyUI が同じ Python を使っているとは分かりません。読み込み名、配布パッケージ名、実行中の Python を分けて確認します。

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出典に基づく編集上の草稿であり、実行時の検証は行っていません。バージョンに関する記述は対象範囲を限定し、ラッパーが特定できない場合はその旨を明記しています。