关于你遇到的错误“error: causal_conv1d is not a valid editable requirement. it should either be a path to a local project or a VCS URL”,这里有几个可能的解决方案: 确认causal_conv1d的正确性: 首先确认causal_conv1d是否是一个有效的Python包或模块名称。从搜索到的信息来看,causal_conv1d确实是...
1、使用网友配置好的Docker环境,参考:解决causal_conv1d和mamba_ssm无法安装 -> 直接使用Mamba基础环境docker镜像DockHub仓库地址:https://hub.docker.com/repository/docker/kom4cr0/cuda11.7-pytorch1.13-mamba1.1.1/general代码:docker pull kom4cr0/cuda11.7-pytorch1.13-mamba1.1.1:1.1.1 2、直接下载工程文件,...
causal-conv1d库不一定要替换,如果test_causal_conv1d.py能运行正常就可以 4. causal_conv1d和Mamba-ssm版本不匹配:TypeError: causal_conv1d_fwd(): incompatible function arguments. The following argument types are supported: 1. (arg0: torch.Tensor, arg1: torch.Tensor, arg2: Optional[torch.Tensor], ...
参考步骤为: git clone https://github.com/Dao-AILab/causal-conv1d.gitcd causal-conv1dgit checkout v1.1.1 # current latest version tagCAUSAL_CONV1D_FORCE_BUILD=TRUE pip install .cd ..git clone https://github.com/state-spaces/mamba.gitcd mambagit checkout v1.1.1 # current latest version...
causal-conv1d,即因果一维卷积(Causal 1D Convolution),是一种在深度学习特别是时序数据处理中广泛应用的卷积技术。它主要特点在于其“因果性”,即输出的每个元素仅依赖于输入序列中它之前的元素,而不考虑未来的输入。这种特性使得因果一维卷积在处理如语音处理、时间序列预测等任务时非常有用,因为它确保了模型的预测是...
model = Mamba2, the error message RuntimeError: causal_conv1d with channel last layout requires strides (x.stride(0) and x.stride(2)) to be multiples of 8 改成model = Mamba2,解决上面问题,但是在原来的任务上使用Mamba不会报错,但使用from mamba_ssm import Mamba2 model = Mamba2,会报错Run...
from causal_conv1d import causal_conv1d_fn def causal_conv1d_fn(x, weight, bias=None, activation=None): """ x: (batch, dim, seqlen) weight: (dim, width) bias: (dim,) activation: either None or "silu" or "swish" out: (batch, dim, seqlen) """ ...
`causal_conv1d`的主要功能如下: 1. 支持输入张量的维度为1xN、2xN、3xN等,其中N表示输入张量的大小。 2. 支持输出张量的维度为1xN、2xN、3xN等。 3. 支持输入和输出张量的维度相同,即1x1、2x2、3x3等。 4. 支持输入和输出张量的维度不同,即1xN、2xN、3xN等。
- 请确保您已经下载并安装了 causal-conv1d-cuda.cpython-310-x86-64-linux-gnu.so 文件。 - 检查系统路径是否正确包含所需的库文件路径。 - 如果您使用的是 Ubuntu 或其他基于 Debian 的系统,可以使用以下命令安装文件: ```bash sudo dpkg -i /path/to/your/installation/file.deb ``` - 如果您使用的...
causal_conv1d import causal_conv1d_fn device = "cuda" b, l = 1, 2**2 k = 2 # this works c = 2**16 - 1 x = torch.randn(b, c, l, dtype=torch.float32, device=device) # batch, channel, seq_len weight = torch.randn...