RuntimeError: view size is not compatible with input tensor’s size and stride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces). Use .reshape(…) instead.`

快速结论：该报错出现在 Krea2Pipeline 使用 load_in_8bit=True 进行量化时，可能原因是 PyTorch 的 F.linear 内核在 ROCm/gfx1201 或类似非标准 CUDA 设备上的兼容性问题。优先排查是否因为使用 bitsandbytes 8 位量化导致张量步长不兼容。

问题场景

用户在使用 Krea2Pipeline（从 Hugging Face Diffusers 库加载）进行图像生成时，尝试通过 load_in_8bit=True 加载模型以节省显存，触发该运行时错误。该问题在 torch 2.13.0、diffusers 最近主分支（commit 208704a27a6f362b67cd1a04fa1db0b98036d26f）上复现，硬件为 gfx1201（Radeon RX 9070）GPU，运行在 ROCm 环境中。

报错原文

RuntimeError: view size is not compatible with input tensor's size and stride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces). Use .reshape(...) instead.

原因分析

最可能的原因是：在 gfx1201（Radeon RX 9070）GPU 上使用 bitsandbytes 的 load_in_8bit=True 量化时，PyTorch 的 F.linear 内核在 ROCm 环境下存在兼容性问题，导致张量步长（stride）与 view() 操作的连续性要求冲突。
已有证据表明，这是 PyTorch 层面已知的问题（参见：pytorch/pytorch #189375），并非特定于 Diffusers 库。

注意：该报错并非必现——同样的管线在 torch.compile 去掉后会产生更差的图像，而使用 load_in_4bit（nf4）并配合 guidance_scale=0.0 则可以正常工作。

环境排查

PyTorch 版本：已确认在 2.13.0+rocm7.2 下触发。
Diffusers 版本：0.40.0.dev0（commit 208704a27a6f362b67cd1a04fa1db0b98036d26f）。
GPU 与驱动：RX 9070 / gfx1201，运行 ROCm 环境。
依赖：bitsandbytes 是否安装、其版本是否与 ROCm/PyTorch 兼容。
量化方案：load_in_8bit=True 会触发该错误；load_in_4bit 未触发。

解决步骤

优先尝试使用 4bit 量化：将 load_in_8bit=True 替换为 load_in_4bit=True，并确保 guidance_scale=0.0（适用于 turbo 模型）。
检查 bitsandbytes 与 ROCm 兼容性：确认 bitsandbytes 版本支持当前 ROCm 和 PyTorch 版本。如果不支持，可尝试使用社区分支（如 bitsandbytes-rocm）或升级/降级版本。
临时移除 quantization 回退到 bfloat16：如果量化不是必须的，可去掉 load_in_8bit 或 load_in_4bit，直接使用原始 bfloat16 加载（但需注意显存占用）。
关注 PyTorch 官方修复：跟踪 pytorch/pytorch #189375 的进展，等待上游修复后升级 PyTorch 版本。