解决：配置mabayolo模型cd selective_scan && pip install . && cd ..报错 以及 torch.cuda.is_available()结果False

根据此大佬学习改变，大佬博客链接

基础配置：
windows10
安装cuda11.8点击此链接
安装支持cuda11.8的cudnn
安装anaconda，点击下载anaconda

一、环境配置

1.官方指定配置文档（README）,此文档在自己电脑中配置可能会存在问题。

conda create -n mambayolo -y python=3.11
conda activate mambayolo
pip3 install torch===2.3.0 torchvision torchaudio
pip install seaborn thop timm einops
cd selective_scan && pip install . && cd ..
pip install -v -e .

2.笔者在此做了修改，在笔者电脑已经测试成功。修改如下：

# 注意安装Python的版本改为3.10
conda create -n mambayolo -y python=3.10
conda activate mambayolo
#注意安装Torch指定支持cuda(也就是支持GPU)，默认情况下安装仅仅支持CPU。而且不可以使用镜像安装，国内镜像无法指定安装GPU版本的Torch。使用国内镜像安装默认下载支持cpu，检验Torch支持CPU还是CPU可以看后面教程。如果命令下载不了显示网络问题，可以手动去https://download.pytorch.org/whl/cu118网站下载指定版本，再使用命令安装。
pip install torch==2.1.1 torchvision==0.16.1 torchaudio==2.1.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install seaborn thop timm einops
pip install setuptools==68.2.2
conda install packaging
#在Mamba-Yolo-main目录下运行
pip install -v -e .
#最后一步
手动将下载的selective_scan_cuda.cp310-win_amd64.pyd文件手动复制到创建的虚拟环境mambayolo的DLLs文件下。（下载方式见下方）

没有对应Windows的库，所以需要对selective_scan的源码进行一些修改（以适应Windows的编译环境），然后使用源码编译和安装，这一步比较困难（Window 下Mamba 环境安装踩坑问题汇总及解决方法 （无需绕过selective_scan_cuda）_windows安装mamba-优快云博客），建议直接使用大佬改好编译好的whl文件，这个文件只适用于torch2.1。可以联系大佬添加微信进行下载whl文件，文章中有大佬微信。

检验Torch支持CPU还是CPU可以看后面教程。

#虚拟环境下
python
#此时进入python编辑器
import torch #不报错，不输出表示torch安装成功
print(torch.__version__) #检查torch版本并且是否支持gpu 
#支持GPU输出，例如：torch==2.1.1 + cu118
#支持CPU输出，例如：torch==2.1.1 + cpu

#检查torch与cuda版本是否兼容
print(torch.cuda.is_available())
#兼容输出：True  不兼容输出：False

二、项目配置
打开pycharm


参数：

–task
train
–data
ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml
–config
ultralytics/cfg/models/mamba-yolo/Mamba-YOLO-T.yaml
–amp
–project
./output_dir/mscoco
–name
mambayolo_n