遇到错误 RuntimeError: causal_conv1d is only supported on cuda 11.6 and above 时,通常意味着你当前的CUDA版本不支持 causal_conv1d 操作。以下是一些解决此问题的步骤: 确认当前CUDA版本: 要检查当前安装的CUDA版本,你可以在命令行中运行以下命令(以Linux为例): bash nvcc --version 或者在Python中使用PyTo...
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], ...
【下载地址】 causal_conv1d-1.1.1-cp310-cp310-win_amd64.whl 注意上面模块只能在python3.10环境下面且操作系统为windows x64系统下使用,安装方式很简单只需要pip install causal_conv1d-1.1.1-cp310-cp310-win_amd64.whl
`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。
model = Mamba2,会报错RuntimeError: causal_conv1d with channel last layout requires strides (x.stride(0) and x.stride(2)) to be multiples of 8 yimggcommentedJun 4, 2024 from mamba_ssm import Mamba2 model = Mamba( #该模块大约使用了3 * expand * d_model^2 个参数 d_model=64, #模型...
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) """ ...
- 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...
类似的报告已经在 github issues 中完成,对我有用的解决方案是将 setuptools 版本指定为 69.5.1,例如: pip install setuptools==69.5.1 在您的情况下,您应该在尝试安装 causal_conv1d 之前运行此命令。 我在docker 容器中遇到了同样的问题,类似地,我添加了一个 RUN 命令来安装该特定版本的 setuptools。
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...