Natten邻域注意力包安装失败

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文章标签： pip conda
于 2025-06-17 13:51:28 首次发布
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Natten包安装失败，在pycharm中提示wheel等错误

环境中确保有cmake，本地确保有cuda toolkit，并且环境配置都正确
（cmd命令 nvidia-smi ,nvcc --version , cl ,cmak ,都能正确输出！！）
如果cmd识别不到nvcc，cl，cmake，可以检查cudatoolkit环境变量和vs2022(对应自己的版本)的环境变量配置！

使用VS2022/2019的本地指令程序安装Natten任务栏搜索，搜不到就重新安装VS2022

进入这个命令窗口后，首先激活环境，直接conda activate （环境名）

然后pip install natten

装natten报错
FUJIEXU的博客
12-12 3589
这个网站可以根据你的cuda版本和torch版本来装指定的natten。装natten报错可以尝试这个网站。
OverLoCK项目中natten库的安装问题与解决方案
gitblog_07593的博客
06-14 493
OverLoCK项目中natten库的安装问题与解决方案 背景介绍 在深度学习项目中，经常会遇到各种依赖库的安装问题。近期在OverLoCK项目开发过程中，用户反馈了关于natten库(版本0.17.1+torch230cu121)的安装难题。natten是一个用于高效注意力机制计算的库，在计算机视觉和自然语言处理领域有着广泛应用。 问题分析 平台兼容性问题 natten库目前官方仅支持Linux...
【踩坑记录】from natten import NeighborhoodAttention1D
技术宅学长的博客
12-05 3774
/forecast-mae/src/model/layers/agent_embedding.py文件中。Natten是对PyTorch的扩展，它通过高效的CUDA内核提供了第一个快速滑动窗口关注。解决办法，默认安装的是__version__ = "0.14.2"版本的。解决办法：可以重新安装 ，可以由低到高版本尝试，重装natten。它提供邻里关注(局部关注)和扩展邻里关注(稀疏全局关注，也称为。扩大了本地关注度)作为一维和二维数据的PyTorch模块。在配置forecast-mae环境的时候。
OverLoCK项目中Natten安装问题的解决方案
gitblog_07631的博客
06-14 371
OverLoCK项目中Natten安装问题的解决方案 在深度学习项目OverLoCK的开发过程中，依赖库的安装经常会遇到各种问题。本文将针对Natten库安装失败的问题进行深入分析，并提供有效的解决方案。 问题现象分析 当用户尝试安装Natten库时，系统报错显示cmake命令执行失败，返回非零状态。错误信息表明在构建过程中出现了问题，特别是在处理CUDA架构相关配置时。这类问题通常与系统环境、C...
邻域注意力Transformer
qq_47896523的博客
05-10 1597
邻域注意力（NA），这是第一个高效且可扩展的视觉滑动窗口注意力机制，NA是一种逐像素操作，将自注意力（SA）定位到最近的相邻像素，因此与SA的二次复杂度相比，具有线性时间和空间复杂度。与Swin Transformer的窗口自注意力不同，滑动窗口模式允许NA的感受野增长，而无需额外的像素移位，并保留平移等变性。Neighborhood Attention Transformer可以自适应地将接收域定位到每个token周围的一个邻域，在不需要额外操作的情况下引入局部归纳偏差；
NATTEN: 为邻域带来注意力的高效神经网络扩展
helloaiworld的博客
09-21 1646
NATTEN(Neighborhood Attention Extension)是一个为PyTorch提供快速滑动窗口注意力机制实现的开源项目。它的核心是邻域注意力(Neighborhood Attention),这是一种局部化的自注意力机制,可以在保持高效计算的同时捕获图像的局部上下文信息。NATTEN的诞生源于研究人员对滑动窗口自注意力机制的长期关注。尽管这类方法在理论上很有效,但由于实现困难,它们一直被相对忽视。
【Bug】natten：安装报错（临近注意力机制的高效cuda内核实现）
weixin_59422604的博客
02-26 2385
之间复制命令即可，不需要进行任何修改。
【超越Swin、ConvNeXt】最新注意力Neighborhood Attention Transformer (NAT)全文翻译
m0_53232749的博客
05-04 4580
【超越Swin、ConvNeXt】最新注意力Neighborhood Attention Transformer (NAT)全文翻译
natten包安装cuds版本要12.0以上吗
07-24
我们正在处理用户关于natten包安装所需的CUDA版本的问题。用户想确认是否必须使用CUDA 12.0或更高版本。 根据提供的引用信息，我们可以分析如下： 1. 引用[1]中给出的安装命令是：`pip install natten==0.17.4+...
natten安装
04-03
### 如何安装 NATTEN 及其常见问题解决方案 #### 安装 NATTEN 的基本方法 为了成功安装 NATTEN，需确保本地环境中的 CUDA 和 PyTorch 版本兼容。以下是具体操作步骤： 1. **确认依赖项版本** 在执行任何安装之前...
pip install 使用国内镜像
Boss_CDSN的博客
03-31 774
对于Python开发用户来讲，PIP安装软件包是家常便饭。但国外的源下载速度实在太慢，浪费时间。而且经常出现下载后安装出错问题。所以把PIP安装源替换成国内镜像，可以大幅提升下载速度，还可以提高安装成功率。 国内源： 新版ubuntu要求使用https源，要注意。 清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 阿里云：http://mirrors....
如何在Windows操作系统上通过conda 安装 MDAnalysis
猿小白的博客
07-29 128
MDAnalysis 是一个用于分析分子动力学模拟数据的 Python 库，支持多种文件格式和复杂数据处理。本文介绍了安装步骤：首先创建 Python 3.8 的 conda 虚拟环境，然后通过 conda-forge 安装 MDAnalysis 及其测试包，最后验证安装是否成功。该工具广泛应用于生物物理学、化学和材料科学领域。
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07-27 800
conda 和pip安装包时的注意细节，以及下载慢时如何配置国内镜像加速地址
langchain4j-community-clickhouse-0.36.0.jar中文-英文对照文档.zip
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感应电机模型预测磁链控制(MPFC)系统的技术分析与应用
07-29
内容概要：本文深入探讨了感应电机模型预测磁链控制（MPFC）系统的技术原理及其应用。首先介绍了MPFC作为一种新型电机控制技术的基本概念，强调其通过建立数学模型预测电机未来动态行为，实现精确控制。接着详细解释了MPFC系统的工作流程，包括逆变器电压矢量遍历、定子磁链预测以及成本函数优化三个主要步骤。最后分析了MPFC系统的优势，如提高电机运行效率、优化控制性能和减少能源消耗，并展望了其在未来更多领域的广泛应用。 适合人群：从事电机控制系统研究与开发的专业技术人员，尤其是关注先进控制算法和技术发展的科研工作者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解感应电机控制技术最新进展的研究项目，旨在提升电机控制精度和能效的应用场合。 其他说明：文中提供了若干参考文献，有助于读者进一步探索MPFC系统的理论基础、算法实现及实验验证等方面的内容。
langchain4j-community-core-1.0.0-beta5.jar中文文档.zip
07-29
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
双Richards方程双渗模型在裂隙发育边坡中的水分运移机制研究 · 地质工程
最新发布
07-29
内容概要：本文探讨了双Richards方程双渗模型在裂隙发育完全的边坡环境中对水分运移的描述。该模型利用等效法将裂隙和基质的渗流情况简化为两个里查兹方程，从而更精确地模拟不同降雨强度下水分在裂隙和基质间的交换过程。研究表明，在低降雨强度下，水分主要从基质流入裂隙；而在高降雨强度下，则以裂隙流（优势流）为主，水分从裂隙快速流向基质。这种模型有助于理解和预测水文行为以及潜在的水文地质灾害，但不涉及边坡折减效应。 适合人群：从事地质工程、环境科学、水文学及相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要深入理解裂隙发育边坡中水分运移机制的研究项目，旨在提高对水文行为的理解，预测并预防地质灾害。 其他说明：该模型仅关注流体交换过程，未考虑边坡折减效应，但仍为相关研究提供了重要基础。
natten 安装教程
03-08
<think>嗯，用户之前问过怎么填写学科方向，现在又转向了技术问题，问NATTEN的安装教程。这说明用户可能正在处理一个涉及学术或项目申请，需要同时处理技术配置的问题。可能用户在做机器学习或计算机视觉的项目，需要安装这个库。 首先，我需要确认NATTEN是什么。根据知识库，NATTEN是一个用于高效实现局部注意力机制的PyTorch库，常用于视觉Transformer模型。用户可能是在搭建模型时遇到了安装问题，或者想优化注意力层的计算效率。 接下来，用户需要安装教程，所以步骤必须清晰。我需要检查不同环境下的安装方法，比如不同操作系统、CUDA版本、PyTorch版本等。还要注意常见的错误，比如依赖问题、版本不兼容，或者编译失败的情况。 考虑到用户可能对技术细节不熟悉，需要分步骤说明，比如先安装依赖项，再通过pip或源码安装。同时，要提醒用户检查CUDA版本和PyTorch版本是否匹配，避免兼容性问题。另外，可能用户会遇到编译错误，需要指导如何解决，比如安装正确的开发工具链。 用户可能的隐藏需求是希望安装过程顺利，不影响项目进度，所以需要强调验证安装是否成功的方法，比如运行测试代码。如果用户的环境特殊，比如没有GPU，或者使用旧版本的CUDA，可能需要特别说明替代方案，比如使用预编译的wheel或者调整版本号。 另外，用户可能是在学术研究或工业项目中应用NATTEN，所以需要确保安装步骤可靠，避免因安装问题导致模型无法运行。可能需要提到常见问题，比如内存不足、权限问题，或者如何从源码编译时的注意事项。 最后，确保语言简洁，步骤明确，让用户能一步步跟着操作，同时提供备选方案和故障排除的方法，帮助用户应对可能出现的各种情况。</think>以下是 **NATTEN（Neighborhood Attention）** 的安装教程。NATTEN 是一个用于高效实现局部注意力（Neighborhood Attention）的 PyTorch 扩展库，常用于视觉 Transformer 模型（如 Swin Transformer）。以下是详细步骤： --- ### **1. 安装前的准备** #### **环境要求** - **操作系统**：Linux（推荐 Ubuntu 18.04+）或 Windows（需通过 WSL 运行） - **Python**：3.7+ - **PyTorch**：1.12+（需与 CUDA 版本匹配） - **CUDA**：11.3+（若使用 GPU） - **GPU**：NVIDIA GPU（支持 CUDA） #### **依赖项** - 安装基础工具链（Linux 示例）： ```bash sudo apt update && sudo apt install -y build-essential python3-dev ``` --- ### **2. 安装方法** #### **(1) 通过 pip 安装（推荐）** - **直接安装预编译版本**（需匹配 CUDA 版本）： ```bash # CUDA 11.3-11.7 pip install natten -f https://shi-labs.com/natten/wheels # CUDA 12.1 pip install natten -f https://shi-labs.com/natten/wheels/cu121 ``` - **验证安装**： ```python import natten print(natten.__version__) # 应输出版本号（如 0.15.1） ``` #### **(2) 从源码编译安装** 若预编译版本不兼容，可手动编译： 1. 克隆仓库并安装依赖： ```bash git clone https://github.com/SHI-Labs/NATTEN cd NATTEN pip install -r requirements.txt ``` 2. 编译安装： ```bash # 根据 CUDA 版本选择（示例为 CUDA 11.7） TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.0" MAX_JOBS=4 python setup.py install ``` - `TORCH_CUDA_ARCH_LIST`：根据 GPU 算力调整（如 RTX 3090 为 `8.6`） - `MAX_JOBS`：并行编译线程数（根据 CPU 核心数调整） --- ### **3. 常见问题与解决方案** #### **问题 1：CUDA 版本不匹配** - **现象**：`RuntimeError: NATTEN was compiled with CUDA 11.7, but using CUDA 11.3` - **解决**：重新安装与当前 CUDA 版本匹配的 NATTEN，或升级 CUDA。 #### **问题 2：缺少动态链接库** - **现象**：`libcudart.so.11.0: cannot open shared object file` - **解决**： ```bash # 确认 CUDA 路径并添加到环境变量 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` #### **问题 3：Windows 编译失败** - **现象**：MSVC 编译错误 - **解决**：使用 WSL（Windows Subsystem for Linux）进行安装。 --- ### **4. 验证功能** 运行简单测试代码： ```python import torch from natten import NeighborhoodAttention2D # 初始化模块 na = NeighborhoodAttention2D( dim=128, # 输入维度 kernel_size=7, # 局部注意力窗口大小 dilation=2, # 窗口间隔 num_heads=4, # 注意力头数 ) # 随机输入张量 x = torch.randn(1, 56*56, 128) # (batch_size, seq_len, dim) out = na(x) print(out.shape) # 应输出 torch.Size([1, 3136, 128]) ``` --- ### **5. 注意事项** - **PyTorch 版本**：若使用 PyTorch 2.0+，需确保 NATTEN 版本兼容（建议最新版）。 - **无 GPU 环境**：NATTEN 仅支持 GPU 加速，无 CPU 版本。 - **Docker 部署**：建议直接使用预编译的镜像（如 `nvcr.io/nvidia/pytorch:23.05-py3`）。 --- 如有具体错误信息或特殊环境需求，可提供详细信息，我会协助排查！
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