本地安装mamba-ssm和causal_conv1d

最新推荐文章于 2025-04-19 23:38:10 发布

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#linux #人工智能 #windows

本文用于记录安装mamba-ssm和causal_conv1d环境的可行步骤，其目标是完成安装这两个包的pytorch环境，用于记录和分享。

1，创建conda环境

conda create -n env_name python=3.10

2，安装11.8版本的cudatoolkit和cudnn

# 查看可以安装的cudatoolkit的版本
conda search cudatoolkit

# 安装cudatoolkit
conda install cudatoolkit=11.8.0

# 查看可以安装的cudnn的版本
conda search cudnn

# 安装cudnn
conda install cudnn=8.9.2.26

3，前往网站https://download.pytorch.org/whl

下载下列三个文件

torch-2.0.0+cu118-cp310-cp310-linux_x86_64.whl.

torchvision-0.15.0+cu118-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

torchaudio-2.0.0+cu118-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

使用pip install 文件路经/文件名依次安装这三个文件

4，前往Release v1.0.0 · Dao-AILab/causal-conv1d和Release v1.0.1 · state-spaces/mamba下载两个文件

causal_conv1d-1.0.0+cu118torch2.0cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

mamba_ssm-1.0.1+cu118torch2.0cxx11abiTRUE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

使用pip install 文件路经/文件名依次安装这，两个文件

5，环境配置结束

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Mamba环境安装

weixin_46524818的博客

03-03

5331

先安装causal-conv1d，我这里装的是1.1.1版本，causal-conv1d通常能直接通过pip在线成功装上，但是有时候还是会失败，通常就是下载失败的原因，这里我没遇到，但是解决办法都是离线安装，和下面mamba_ssm的处理方法一样。其实到这里还没能安装成功极大肯就是cudatooklit没有安装或者版本不对，为了保证mamba的安装成功建议如下流程依次安装，使用于这个环境的causal-conv1d 1.1.1和mamba_ssm 1.0.1的包在文章前面的网站进行下载。

mamba-ssm-2.2.4 加 causal-conv1d-1.5.0的Wheel安装文件

04-14

修改完代码后进入causal-conv1d-1.5.0.post6和mamba-2.2.4文件夹分别执行下面命令安装 pip install . pip install . --no-build-isolation --verbose ...进入causal-conv1d-1.5.0.post6和mamba-2.2.4文件夹执行下面...

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1.1.1版本的causal-conv1d、mamba_ssm源代码，经过测试，该版本的causal-conv1d、mamba_ssm相互适配，能够满足Vmamba、MambaIR等算法的需求。注意：两个代码压缩包被压缩进了同一个压缩文件中，

Linux（autoDL云服务器）mamba-ssm环境安装——一次成功！

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501

2.从GitHub官网下载cp38对应的，causl_conv1d，和mamba-ssm2.2.2。直接用pip install **.whl安装casual、mamba-ssm这两个包。3.直接用finalshell 或者xshell连接服务器上传，到根目录下面。1.创建环境选择torch2.0， cuda11.8，python3.8。博主，一次成功，读者如果有问题，在评论区留言。首先输入python，进入python环境。4.验证：执行下面的代码验证是否安装成功。

Mamba-ssm软件包安装

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本文主要简单介绍了新型可用于深度学习的模型架构Mamba，记录了Mamba安装过程及安装遇到的报错信息以及如何解决，最终总结了如何顺利安装Mamba。

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3.进行install causal-conv1d。4.然后直接进入mamba文件夹里安装。1.首先安装packaging。2.在mamba源码的。

mamba 2 windows安装包，包括causal-conv1d，mamba-ssm， selective-scan-cuda

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参考博客https://blog.csdn.net/yyywxk/article/details/143924743，有问题请加主页vx 注意，python，torch以及cuda版本必须要和博客里一致。支持算力为7.0-9.0 等目前常见GPU。

mamba 安装包，包括Windows和Linux，causal-conv1d，mamba-ssm， selective-scan-cuda

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安装教程参考：https://blog.csdn.net/yyywxk/article/details/140420538 下系列文章，有问题请加主页vx selective_scan 和 selective_scan_cuda_core 请移步vmamba 注意，python，torch以及cuda版本必须要和博客里...

mamba、causal-conv1d安装.whl文件

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让我们来了解**Mamba**。Mamba是一个强大的包管理器，它是Conda的替代品，旨在解决Conda环境中包管理和依赖关系的复杂性问题。Mamba由Biocore团队开发，其设计目标是提供更快、更稳定、更简洁的环境管理体验。Mamba使用了与Conda相同的包格式和生态系统，但它的性能优化使得安装、升级和管理软件包的速度显著提高。`mamba_ssm-1.0.1+cu118torch2.1cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl`这个文件是针对Python 3.10的Mamba SSM模块的特定版本，其中`cu118`表示它支持CUDA 11.8，`torch2.1`意味着它兼容PyTorch 2.1，`cxx11abiFALSE`可能指的是C++ ABI的设置，而`linux_x86_64`则表明它是适用于64位Linux系统的。接下来，我们讨论**Causal-Conv1D**。在深度学习中，卷积神经网络（CNNs）常用于图像处理，但Causal-Conv1D是一种特殊类型的1维卷积层，主要应用于序列数据，如时间序列分析或自然语

causal-conv1d

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mamba

（Vim Linux）mamba-ssm-1.1.1-cp310-cp310-linux-x86-64.whl

01-08

Vim（Vision Mamba）在Linux下的mamba_ssm，只适用于torch 2.1，CUDA 11.8，python 3.10 pip install mamba_ssm-1.1.1-cp310-cp310-linux_x86_64.whl 前期环境见： https://blog.csdn.net/yyywxk/article/details/145005885 注意，python，torch以及cuda版本必须要和博客里一致。支持算力为7.0-9.0 等目前常见GPU。

mamba-ssm安装说明（Ubuntu）

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2087

pip install causal_conv1d-1.4.0+cu118torch2.3cxx11abiFALSE-cp38-cp38-linux_x86_64.whl # 优先安装它；1、直接使用pip install mamba-ssm，存在的问题（undefined symbol: _ZN3c104cuda9SetDeviceEi in import selective_scan_cuda）2、解决办法——首先下载whl文件，然后pip install **whl文件。

（Windows傻瓜教程）Mamba安装以及问题汇总（Causal-Conv1d & Mamba-ssm）