参考資料

timm が見つからない、モデル名が不明、または重みをダウンロードできない

ノードはライブラリを読み込み、実装を選択し、その後に学習済み重みを取得する場合があります。すべてのメッセージをパッケージ不足として扱わず、どの段階で失敗したかを特定します。

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 'timm'
Unknown model

公式の timm インストールガイドでは、Python 環境へのライブラリのインストール方法が説明されています。このインストール確認は、ライブラリを利用するノードのモデル実装、学習済み設定、リソースへのアクセスとは別のものです。V04-TIMM（英語）

1. timm が対象の環境にない。または、別の依存関係によって読み込みが中断されている。

2. 読み込みには成功するが、ノードが想定するモデル名または API がインストール済みバージョンと一致しない。

3. 実装は存在するが、学習済みリソースのダウンロード、認証、読み込みに失敗する。

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. 実際に使われている timm、Torch、torchvision、ノードのバージョンを記録し、ノードの依存関係の宣言を読みます。別のターミナルで読み込みに成功しても、このプロセスでの読み込みを示す証拠にはなりません。

手順 2. 本当に不足している依存パッケージを、ノードの要件に従ってインストールします。モデル名が不明な場合は、重みのファイル名で代用せず、登録されている名前とバージョンを確認します。

手順 3. 実行が学習済み重みの読み込みまで進む場合は、設定されているリポジトリ、リビジョン、ファイルを特定します。アクセスや完全性の問題は、ライブラリのインストールとは分けて調べます。

手順 4. 復元可能な環境のコピーで、最小限のモデル構築を試し、次に対応する重みと小さな入力を試します。動作中の環境を置き換える前に、バージョンを比較します。

対象の実装が作成され、対応する重みが読み込まれ、ノードが最小限の順伝播処理を完了することを確認します。モデル名が一覧に表示されても、その重みを利用できるとは限りません。

一つのノードのために timm をシステム全体でアップグレードすることは避けてください。別の利用元が異なる制約を宣言している場合があります。重みの差し替えには、似たファイル名ではなく互換性を示す根拠が必要です。

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。