本地安装mamba-ssm和causal_conv1d

最新推荐文章于 2025-10-29 19:56:20 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</

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Mamba环境安装

weixin_46524818的博客

03-03

5798

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 环境安装：causal-conv1d和mamba-ssm报错解决办法

不要给自己设限，尝试更多可能（思所向皆可往）

03-01

1万+

在执行命令pip install causal_conv1d和 mamba_ssm 出错

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在服务器中安装mamba-ssm

m0_48557205的博客

06-22

1324

注意cuda版本+pytorch版本+Python版本，由于我是先在服务器选择的实例，选择好了CUDA版本和torch版本，再下载mamba，导致没有对应的版本包，报了很多错，我的服务器是CUDA12.1,但下载mamba包对应的cuda只有11.8及12.2，都不行，我尝试将系统的CUDA升级至12.2，能正常升级，但升级后运行后续代码还是报错，虽然升级了，但编译用的CUDA环境还是12.1，建议如果要下载mamba包，先选好版本，再开服务器实例配环境。下载时间很长，且报错，改用法二。

一文帮你解决安装mambassm、安装mmcv ，一次成功配置mambavision

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qq_55417318的博客

10-29

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mambavision 安装防止踩坑

mamba、causal-conv1d安装.whl文件

09-13

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

Mamba get! mamba_ssm和causal-conv1d详细安装教程

weixin_46130082的博客

06-19

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本文介绍了Mamba框架的安装方法。针对官方提供的wheel文件仅支持Linux系统且需与特定版本的Torch和CUDA对齐的情况，文章详细说明了版本匹配要点：需注意CUDA版本（如cu11表示CUDA 11.xx）、Torch版本（如torch2.1.x）以及abi参数（需False版本）。同时强调配套库causal-conv1d也需按相同规则筛选，Python版本需与cp310等标识对应（如cp310代表Python 3.10.xx），为无法通过常规pip安装的用户提供了解决方案。

安装Mamba-ssm库

weixin_40164706的博客

07-09

2071

例如：“RuntimeError: mamba_ssm is only supported on CUDA 11.6 and above. Note: make sure nvcc has a supported version by running nvcc -V.”通常其他python库对cuda内核的要求不高或者不需要，但是mamba-ssm 编译需要使用 nvcc 编译器来构建 CUDA 内核。因此，不一致的cuda版本就会导致编译错误，这也可能是该库的向其他cuda版本的兼容性较差的原因。

Mamba-ssm软件包安装

weixin_46846685的博客

12-16

1万+

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。

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...

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

11-19

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

11-20

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。

1.1.1版本的causal-conv1d、mamba-ssm源代码

04-29

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，

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xiangfengl的专栏

08-13

3112

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。

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